Agentic AI 透過 5 大方式，即將改變 IT 和資料管理
Jason Hardy
人工智慧技術長
2025 年 3 月 17 日
如果您從事 IT 產業，也對代理式人工智慧 (Agentic AI)這個片語對您來說並不是很熟悉，請別感到被冷落，您並不孤單。
但就像稍微舊版的生成式名人表親 (GenAI) 一樣，這個名字很快就會成為您的每日一句。更不用說其他認識的人了。
我們會在下方闡述 Agentic AI 將如何改變 IT 和資料管理。重點是，我們會分享 Agentic AI 對 IT 領導者有何意義，將會帶您親身體驗一下什麼是「Agentic AI 式的 IT 生活」，了解這項技術如何改善工作流程，同時帶動創新。我們會深入探索 Agentic AI 主動管理並將 IT 和資料資源自動化等能力。Agentic AI 將可解放公司大小事，讓大家把更多時間投入到真正有意義的事情上，創造更多價值。
雖然實現這一目標的工具和技術，依然處於萌芽階段，但與 ChatGPT 推出時一樣，不久之後，就可能會對我們的生活產生類似的變革性影響。
快速了解 Agentic AI 簡介
可以把 Agentic AI 想像成一支隨時準備協助我方拓展事業的專家大軍。這類專家不會要求我們馬上或是持續介入，才能做決策、採取行動、擬定策略。原先的設計是想透過過去經驗，學習並自我改善，以便適應日益變遷的環境。總言之，這些專家都是我們身邊不可或缺的好夥伴。
生成式人工智慧 (GenAI) 的功能是，會根據訓練資料中的模式和結構，建立新的類型內容，例如文字、圖像、影片等。雖然 GenAI 的名稱說明這種擁有「智慧」，但是通常擁有被動回應的特點，當遇到不理解前後文，或是目標的情況時，會對提示詞做出回應。
代理式 AI 和生成式 AI 之間明顯存在差異，主要在於其主要用途，還有應用的場合不太一樣。代理式 AI 雖然使用到生成式 AI，卻能更進一步，能在動態即時環境中，自主提供建議，做決策。應用情境可能包括協助客服，或是管理人資部的部分職能，所有以上全是人力的延伸。
gentic AI 藉由五種方式，給 IT/資料管理帶來轉型契機
GenAI 的出現讓 IT 領域十分令人期待。但有時候，卻業令人苦惱。企業持續面臨到資料呈指數型成長、網路安全威脅和複雜等多方挑戰。代理式 AI 騰空出現，將能解決以上問題。
以下五種方式說明代理式 AI 如何協助 IT 人員簡化工作。
- 資料分類與管理
Agentic AI 可以協助減少人工作業，同時確保整間企業的資料前後一致且值得信賴。不只可以自主分類，還能加上標記，整理資料，縮短資料檢索時間，再從企業級資料集中的探索模式中，取得洞察力，以上都是即時資料。還有個具體範例，那就是偵測到敏感資訊，或是個人識別資訊 (PII)，再視需要自動新增加密，明顯能為企業帶來價值（還可降低風險）。
- 主動將儲存空間最佳化
Agentic AI 系統可以監控儲存空間的使用趨勢，預測並規劃日益變化的容量需求，平衡工作負載，還可在需要的時間、地點，即時動態處理重新分配資源。透過防止過度部署、自動將「冷」資料（很少會存取）分層到其他更舊、更具成本效益的儲存空間中，就可以將儲存空間資源最佳化。這樣做既可解放人力，又能改變遊戲規則。
- 自動化資料治理與合規性
除了組織和最佳化資料之外，Agentic AI 還可以協助您管理資料。這包括建立並執行保留政策、標記法遵風險，同時確保加密、安全和防護等級夠恰當。除了增強能見度之外，Agentic AI 還可以管理報告和稽核，這些都不用人工干預。這對醫療保健、金融服務等受到嚴格監管的行業來說，尤其具有價值。
- 預測性維修
使用 Agentic AI，使用者可以主動將維修流程、調度自動化，透過監控關鍵遙測資料，包括溫度、振動，甚至出現軟體故障，最好想辦法預測，同時避免硬體故障。本系統還可以完全自主啟動訂購或出貨設備，或可指定想安排維修，讓 IT 團隊能專注於更高等級的策略工作。
- 強化資料安全和防護
Agentic AI 擅長偵測，因應即時網路安全威脅，包括打擊勒索軟體，識別不尋常或異常的資料/運算模式。該系統可以自主隔離特定資料量，或是特定系統，啟動不可變的快照、氣隙或是備份。通常是在損害發生之前，事先減少回應時間、減輕或以防損害。
一日了解 Agentic AI 風格的 IT 生活
當談到新的 IT 解決方案擁有哪些假設優勢時，只要光是想像 IT 將如何影響到使用者的日常生活，就會很有幫助。如遇這種情況，只要想像一下全球大型銀行的資料主管即可。
他們每天早上都會檢查系統儀表板，該儀表板已針對所有夜間傳入的資料，進行分類和標記。智慧型資料分類系統可辨識包括 PII 在內的敏感資訊，還會自動加密資料。這確保能正確整理資料，安全處理資料。節省幾小時的工作時間，事後他們會和財務團隊合作建立全新 AI 注入分析應用程式。
今早稍晚，他們收到系統通知，預測需要使用額外儲存空間容量。系統卻早就自動重新分配資源，以防立即過度部署。他們利用省下來的時間，安排與分析團隊會面，討論目前正在與歐洲、中東和非洲地區的合作夥伴共同開發的貨幣匯款解決方案。
下午會先審查自動化資料治理、法遵報告。該系統已實施保留政策、標記法遵風險，同時確保所有資料都有設定適當安全等級。他們發現新的應用程式似乎沒有設定正確的法遵標誌。可是，由於系統會透過資料分類代理程式，了解資料類型，反而能通知治理、法遵代理程式糾正不當執行項目。對這兩種代理程式來說，這項合作非常具有價值，特別是在受到嚴格監管的全球銀行業領域，確保遵守複雜的跨國監管體系規範顯得格外重要。
一天即將結束，此刻一通警報通知，說明他們很可能出現區塊儲存空間硬體故障。在他們的 Agentic AI 系統預測性維護功能裡，檢測到資料出現異常，同時安排主動夜間維修。下班之前，他們還會按全球資料管理團隊的合作夥伴一起討論目前正在進行的專案。然後他們回家之前，會先去一趟健身房，很確定資料基礎架構確實安全可靠。團隊一整天都能帶來正面影響力。
駕馭 Agentic AI 帶來轉型的力量
對於 IT 產業以外的外人來說，這個資料領航者的一天可能聽起來並不是那麼令人感到期待。但對任何人來說，您也都知道，這一天卻沒有出現意外問題，早在問題發生之前，就先獲得緩解，您可以花時間專注於擬定更具挑戰性的策略計畫，這一天確實很美好，又富有成效。
幾乎可以總結以下代理式人工智慧的前景、變革潛力。儘管代理式人工智慧目前尚處於萌芽階段，不只能明顯改善 IT、資料管理，（無論在辦公室內外）還可加速推動那些影響到我們日常生活的應用程式。如此一來，將會徹底改變我們利用時間、尋找價值的方式。
就像 Generative AI 一樣，我們無法準確預測 Agentic AI 的發展歷程將如何展開。但我們可以相當肯定地說，這一定很有趣。特別是對於利用 AI 對自己有利的人來說，更是如此。
希望有機會能與您攜手合作。歡迎主動聯繫。
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Jason Hardy
Jason Hardy 是日立數據系統人工智慧首席技術長
