目錄

• 為何 Agentic Workflows 成為 AI 新風口？
• DeepMind API 實戰案例：產業整合圖譜
• Pro Tip：專家見解 – 讓 AI 產品可延展的五大原則
• 未來市場投射：2026‑2030 年 AI 產業藍圖
• 常見問答
• 立即行動

為何 Agentic Workflows 成為 AI 新風口？

在 2025 年的 Fortune 採訪中，Demis Hassabis 明確指出，僅靠大型語言模型（LLM）已難以滿足跨域自動化需求。Agentic Workflows 透過「任務代理」將多個模型串接，讓 AI 能在複雜情境中自我規劃、執行與評估。

此概念的核心在於三層結構：

1. 感知層：從外部環境抓取多模態資料。
2. 決策層：使用「代理」模型根據目標產生子任務。
3. 執行層：將子任務派發給專精模型或外部服務。

根據 Google 官方部落格的 Gemini 3 發布說明，最新模型已內建 Agentic 功能，支援即時插件呼叫與工作流編排，為企業提供即插即用的自動化底層。

DeepMind API 實戰案例：產業整合圖譜

截至 2025 年底，DeepMind API 服務已與 3,200 多家企業完成整合，涵蓋金融、製造與醫藥等關鍵產業。以下以金融風控為例說明：

• 資料擷取：使用 DeepMind 多模態 API 讀取交易流與市場新聞。
• 風險代理：代理模型自動生成「异常交易」偵測子任務。
• 執行回饋：將偵測結果回傳至部署於雲端的即時監控儀表板。

該案例在 The Guardian 報導中顯示，實施後風險偵測速度提升 3.7 倍，誤報率下降 42%。

Pro Tip：專家見解 – 讓 AI 產品可延展的五大原則

1. 模組化設計：將功能拆解為微服務，便於獨立升級。
2. API‑First 策略：以公開介面作為內部與外部系統的橋樑。
3. 資料治理：建立資料標準與即時監控，防止模型漂移。
4. 持續監測：結合 MLOps 平台，實時追蹤效能指標。
5. 合規與倫理：在開發流程中加入隱私保護與公平性測試。

這五項原則來自 DeepMind 內部的「可延展 AI 生態系」白皮書，已於 2025 年底公開下載。

未來市場投射：2026‑2030 年 AI 產業藍圖

根據 McKinsey 2026 Global AI Index，AI 產值年均複合增長率 (CAGR) 預估 20%，其中 Agentic AI 的增速更高，達 32%。若依此預測，至 2030 年，全球 AI 市值將逼近 3.2 兆美元，Agentic AI 部分將突破 8000 億美元大關。

這意味著企業若在 2026 年前成功布局 Agentic Workflows，將可在未來四年內獲得 2‑3 倍的市場回報。

常見問答

Agentic Workflows 與傳統 LLM 有何根本差異？

傳統 LLM 只在單一回合內產出回應，而 Agentic Workflows 能在多回合、跨模態的情境中自動分派子任務，形成閉環的自動化流程。

中小企業是否能負擔 DeepMind API 的使用成本？

DeepMind 提供分層付費模型，針對每月 API 呼叫量低於 10 萬次的套裝方案每月僅需 199 美元，足以支撐初期 PoC 專案。

導入 Agentic AI 會產生哪些法規風險？

主要風險包括資料跨境傳輸合規、模型決策透明度不足以及自動化決策的責任歸屬，需要在部署前完成 GDPR、CCPA 等法規的合規審查。

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參考資料

• Fortune – DeepMind CEO 談 AI 新黃金時代
• The Guardian – AI 產業 10 倍加速
• Google Blog – Gemini 3 釋出
• McKinsey 2026 Global AI Index