2025 Dreamforce 現場，當 Salesforce 在主舞台上揭示「Agentic Enterprise」的概念時，讓 AI 的話題重新登上科技產業高峰，整個企業世界開始重新思考人工智慧的角色，AI 從此不再只是生成內容或回答問題的工具，而是一種能夠理解業務邏輯、主動合作並不斷學習的行動夥伴。這場思想上的轉變，意味著企業自動化正式邁入全新階段，也為全球的數位轉型寫下新篇章。
對 KDAN 而言，AI Agent 的出現並非偶然，而是數位轉型演進的必然結果。過去十年，企業先後經歷數位化（Digitalization）與自動化（Automation）浪潮，而如今正走向第三個階段：代理化（Agentization）。這一階段的特徵，是讓系統不僅能執行任務，更能理解目標、思考方法並主動行動。當文件、資料與工作流程能夠互相理解並形成閉環時，企業的效率、透明度與創造力將被徹底改寫，這正是 KDAN 在智慧文件策略中所看見的未來。以下將奠基於 KDAN 對 AI 領域的瞭解，介紹 AI Agent 是什麼，並重新解讀 KDAN 產品可以如何成為這波代理化浪潮下，企業的最強助手。
什麼是 AI Agent：從傳統自動化邁向能思考、能行動的智慧系統
AI Agent（人工智慧代理）是一種能在最少人為干預下自主規劃、決策並執行任務的智慧系統。不同於傳統的自動化工具只能被動執行指令，AI Agent 具備理解上下文與判斷最佳行動路徑的能力，它能根據目標動態調整策略並主動完成任務。換句話說，AI Agent 不再是一組靜態的演算法，而是一個具備意圖理解與任務執行能力的「行動智慧體」。
傳統企業系統依賴嚴格的流程設計，每一個動作都需要預先定義條件與觸發規則。然而，AI Agent 的出現使這種結構開始鬆動。它能跨越系統邊界，自行選擇合適的工具並整合多方資料來源。例如在採購流程中，Agent 不只是接收指令，而是能閱讀合約、理解條款、比對供應商資訊，最終自動生成決策報告並提出建議。這種跨系統、跨步驟的自主行為，正是企業邁向智慧化運作的重要標誌。
AI Agent 的出現，也象徵人機合作邁向更深層階段。它不再是單向的輔助者，而是能與人類共思、共作的夥伴。當系統能理解人類意圖、主動回饋並根據結果持續修正策略時，企業內部的知識流程與決策鏈就能被全面啟動，使組織運作更具智慧與自我學習能力。
為什麼 AI Agent 對企業重要？
AI Agent 的價值遠不止於加速任務執行，它代表企業決策架構與工作邏輯的基層改革，導入 AI Agent 不僅是引進新技術，更是重新設計組織如何運作、溝通與學習的過程。
提升生產力：讓人類專注於更有價值的工作
企業的生產力提升，關鍵不在於讓員工做得更多，而在於讓他們能做得更有意義。AI Agent 可自動處理重複性高、附加價值低的任務，例如文件整理、報告生成或審核提醒，以往需要人工逐一檢查的表單、合約或報價單，現在都能由 Agent 自動完成初步比對與分類。這不僅縮短流程時間，也釋放員工的專注力，使他們能投入策略規劃、創新決策與客戶體驗設計等更具價值的任務。更重要的是，AI Agent 並非取代人力，而是重新定義人力的價值，當日常操作被自動化之後，人力資源能重新分配至創造性與洞察性工作，讓企業在營運效率與創新能力上皆能有所提升。
改善準確性：以學習取代人為誤差
傳統人工操作最容易出現的問題是人為失誤，AI Agent 的導入改變了這一點。透過機器學習與自動檢核機制，Agent 能在資料流動的每個節點自我檢查、比對異常，並在出現錯誤前預先修正。例如在金融與法務領域，AI Agent 能自動比對歷史條款、檢查金額欄位、標記潛在風險，避免因小錯誤造成合約延誤或成本損失。這樣的系統學習能力使企業不斷優化決策準確性。每一次任務的完成，都是下一次行動的學習素材。AI Agent 越運作，越精準，最終形成企業特有的知識網絡。
擴展可用性：跨時區與部門的持續運作
AI Agent 最大的優勢之一，是永不停止的執行力，它可以在非辦公時段自動運作，處理積壓任務、監控系統狀態、回應使用者查詢。對跨國企業而言，這代表運作不被中斷，當台灣團隊下班時，AI Agent 仍可協助歐洲或美洲部門完成任務，確保流程持續推進。此外，AI Agent 可跨部門合作，打破資訊孤島的問題，它能在行銷、銷售、財務與客服系統之間建立橋樑，使不同團隊在同一資訊基礎上合作，減少誤差與重工。
推動資料驅動決策：讓資訊真正產生洞察
AI Agent 不只是執行者，更是分析者，它能整合來自不同來源的資料，發掘關聯性與模式，將靜態數據轉化為動態決策建議。例如，它可根據過去銷售報告與客戶行為，自動生成預測模型，幫助決策者調整策略。在這樣的機制下，企業不再依賴直覺或個別經驗，而能以資料為基礎快速反應。這不僅提高決策品質，也讓整個組織的策略更具前瞻性。
AI Agent 的類型與範圍
AI Agent 並非單一型態，而是由多層智慧組成的架構體系，理解其類型與範圍，將有助於企業根據自身成熟度制定導入路線。
被動式 Agent（Simple Reflex）：規則導向的初階自動化解決方案
被動式 Agent 是最早期的智慧代理形式，它根據預先設定的規則回應特定條件，例如客服機器人依照關鍵字提供答案。這種 Agent 雖然靈活性低，但穩定可靠，適合處理重複且標準化的任務，在企業導入初期，被動式 Agent 是理想的試點選擇，能快速產生可見成效。
主動式 Agent（Goal-based / Model-based）：能預測與決策的智慧夥伴
主動式 Agent 具備更高層次的學習與推理能力，它能理解目標，分析過往資料，並預測未來可能結果。當系統偵測到供應鏈瓶頸、財務異常或客戶流失跡象時，主動式 Agent 可提前提出警示與行動建議，這種主動思考的特質，使企業能從「被動反應」轉為「預測調整」，達到更高層級的營運韌性。
混合式 Agent（Hybrid）：兼具穩定性與靈活性的中階架構
混合式 Agent 結合規則導向與預測導向的優點，兼具穩定性與靈活性，它能在常規任務中保持高效率，同時在特殊情況下調整策略。例如在企業審核流程中，當條件標準明確時它自動通過；當出現異常數據時則轉交主管人工審核。這種動態切換機制，是目前多數大型企業的理想選擇。
合作式 Agent（Collaborative / Multi-Agent）：實現企業級智慧合作的高峰形態
合作型 Agent 是 AI Agent 發展的最終形態，它不再單一運作，而是由多個代理組成網絡，分工合作、共享知識，並共同完成跨系統任務。在實務應用中，採購 Agent、法務 Agent、會計 Agent 可以合作完成合約處理，每一個代理負責不同面向，最終合併成果輸出決策報告。這種結構能讓組織真正實現跨部門合作，達到整體智慧運作的目標。
如何導入 AI Agent：從資料治理到倫理監管的組織性轉型
導入 AI Agent 並不是單純購買一套新軟體或導入一項工具，而是一場有計畫的組織性轉型。企業需要從目標設定、資料基礎、流程設計、倫理監管到持續優化，全方位建立一個可長期運作的智慧框架。唯有讓技術與人員協調發展，AI 才能真正成為推動轉型的核心力量。
第一步：建立明確目標
任何成功的 AI Agent 導入都始於清晰的目標設定，企業必須先明確定義希望 Agent 解決的問題與衡量成果的標準，例如縮短簽章與審核流程、減少人為錯誤、提升客服回應效率，或強化合約追蹤與法規遵循。如果沒有明確方向，AI Agent 只會淪為昂貴卻無法產生實際價值的自動化裝飾。領導團隊應以業務優先順序為基礎，挑選一至兩個具高可行性與可量化成果的應用場景，建立第一個試行專案，並將其成果作為後續擴展的依據。
第二步：準備資料
AI Agent 的效能取決於資料品質，若企業的文件格式不統一、資料分散於不同系統或存在權限壁壘，Agent 將無法有效學習與推理。因此，導入前必須進行資料整合、清理與分類，確保 AI 能存取結構化且具語意關聯的內容。企業可同步評估文件標準化與 API 連結方案，為後續的自動化任務建立穩固的資訊基礎。這一步也是讓組織重新檢視資料治理機制的契機，確保未來 AI 導入不會受限於資訊孤島。
第三步：設計流程
導入 AI Agent 應以漸進方式進行，企業可先從單一業務線或明確任務著手，例如文件分類、報價審核或簽章流程自動化，並觀察實際成效，再逐步擴展到跨部門合作。這樣的策略可讓組織在不影響既有運作的情況下進行測試與優化，並累積內部經驗。同時，企業應確保業務流程的設計具有可追蹤性與可解釋性，使 AI Agent 的決策邏輯能被人員理解與檢核。
第四步：建立監管與倫理框架
AI Agent 雖能自動運作，但最終責任仍在人類，企業必須制定清楚的監管與倫理原則，確立 AI 決策的邊界與核准流程，確保其行為不偏離法規、公司價值或使用者權益。人類應保留最終審查權，特別是在涉及敏感資料或重大決策時。此外，組織應建立透明的稽核紀錄與權限控管機制，讓每一次自動化行動都能被追溯與解釋，維持信任與安全。
第五步：持續優化與學習
AI Agent 並非靜態產品，而是一個會隨資料與情境不斷進化的系統，企業應建立持續監測與回饋機制，收集使用者互動資料與效能指標，以微調模型與決策邏輯。這不僅能強化 Agent 的準確性與穩定性，也能讓它更貼合企業文化與實際業務目標。長期而言，成功的 AI 導入並非一次性的技術專案，而是一項隨組織發展共同成長的策略投資。
KDAN 的智慧文件策略：以 ComPDF 與點點簽 DottedSign 建構企業級 AI Agent 生態
企業的營運邏輯最終都會落在文件上。報價單、合約、發票、報告，都是企業知識、流程與責任的載體。因此，若 AI Agent 要真正理解企業，它就必須能理解文件。KDAN 長期投入文件智慧技術的開發，從 LynxPDF 到 ComPDF、點點簽 DottedSign，我們始終以「讓資料被理解」為核心使命。在 AI 驅動的企業環境中，這些技術基礎不僅構成了文件數位化的基礎能力，也正是建構 AI Agent 架構的重要元件。KDAN 的 SDK、API 與文件智能模組，讓系統能夠讀取、解析、生成並回饋資訊，使 AI 能在理解內容的同時具備行動力，將文件從靜態資料轉化為能驅動決策與流程的智慧節點。在這個過程中，KDAN 聚焦於提供支撐 AI Agent 運作的文件智慧與技術整合能力，協助企業以此為基礎發展自有的代理架構。以下三個層面，將說明我們如何透過技術與開放架構，協助企業構築完整的智慧代理生態：
技術基盤：文件理解與處理能力
ComPDF 是企業構建 AI Agent 的核心技術基礎，它能提供文件的讀取、標註、轉換、壓縮與結構化分析功能，使文件從靜態資訊轉化為可操作的數據。當 AI Agent 能讀懂文件、擷取內容、比對條款並生成報告時，整個業務鏈條就能自動流轉。例如在採購流程中，AI Agent 可使用 ComPDF 分析供應商合約，找出價格與條件差異，自動通知相關人員審核。
應用層：自動化工作流程與任務代理
點點簽 DottedSign 及 DottedSign API 讓 AI Agent 能真正落地，透過與 CRM、ERP 等系統整合，Agent 可自動生成文件、填入資料欄位、發送簽章邀請並在完成後回寫紀錄。整個過程中，人員只需監督關鍵節點，AI Agent 即可完成多步驟流程，讓自動化更貼近真實業務場景。
生態層：從工具到合作型 Agent 系統
KDAN 採用開放式 SDK + API 策略，使企業能將 ComPDF 與點點簽 DottedSign 模組嵌入自家平台，打造專屬 Agent 生態，而非被單一 SaaS 鎖定。舉例來說，在 Salesforce 內，AI Agent 可根據 CRM 資料自動生成報價文件，交由主管審核後再透過點點簽 DottedSign 完成簽章，並將狀態回傳系統，這樣的整合正體現了 KDAN 對 Agentic Enterprise 精神的實踐。
以下將以合約管理為例，解釋 AI agent 如何在企業營運中體現價值，一家國際企業若需每月處理數百份合約，導入 KDAN 技術後，可先以 ComPDF 將所有歷史合約轉為可搜尋格式，AI Agent 自動提取關鍵條款、比對風險指標，生成摘要供法務部審核。完成後，DottedSign API 可根據 CRM 資料自動建立簽署任務，填入欄位並發送合約簽署邀請。當簽章完成，系統即時更新 CRM 狀態並生成報告，讓企業從「人工執行」轉為「AI 合作」，提升整體效率與準確性。
選擇 KDAN，讓 AI 與人類在文件中對話
AI Agent 的出現，讓企業工作方式進入新時代，當系統能理解文件內容、執行動作並產生洞察，文件不再只是資訊載體，而成為智慧決策的核心節點。KDAN 相信，AI 不應取代人，而應協助人更好地創造價值。未來，KDAN 將持續探索 AI Agent 與文件智慧的結合，透過 ComPDF 與 點點簽 DottedSign 的開放架構，協助企業打造屬於自己的智慧代理生態，讓每一份文件都能「思考、行動、回饋」，推動企業真正邁向 Agentic Enterprise。