老實說，我之前對那些號稱能「解決所有問題」的 AI 助手早就免疫了，直到我觀察到 Encore AI 最近這波 3000 萬美元的 A 輪融資動向。大部分的自動化工具（像是早期的 RPA）其實很蠢，你得像餵小孩一樣告訴它：第一步點這裡，第二步複製那個。一旦界面改版或流程微調，整個系統就崩潰了。

但 Encore AI 玩的這一手完全不同。他們不是在寫程式，而是在做「行為克隆」。他們讓 AI 去觀察公司裡那個最厲害、效率最高的人是怎麼操作的。這種從「指令」到「意圖」的跳躍，意味著 AI 開始理解 為什麼 要這樣做，而不是僅僅 怎麼 做。這對 2026 年的企業運作來說，簡直是核彈級的更新。

傳統的自動化是「腳本式」的，就像是一本死板的食譜。但頂尖員工的工作流程往往包含大量「經驗主義」的決策——比如，看到某個客戶的語氣不對，會自動切換處理優先級。這些「直覺」是無法用 if-else 寫出來的。

Encore AI 的「意圖驅動 (Intent-Driven)」邏輯核心在於：目標 > 流程。使用者只需要給出最終目標（意圖），AI Agent 會根據它學習到的頂尖員工行為模式，動態生成路徑。這讓 AI 具備了處理「非標準化任務」的能力。

我們正處於一個臨界點。過去十年，企業購買的是「軟體 (SaaS App)」，我們雇人來操作這些軟體。但到了 2026 年，邏輯完全翻轉——我們將購買「能力 (Agentic Capability)」。

根據最新數據，Gartner 指出 40% 的企業應用將在 2026 年底前嵌入 AI Agent。這意味著你不再需要打開 5 個不同的 App 來完成一次客戶申訴處理，而是一個 AI Agent 在後台直接調用這些 App 的 API 或 UI 進行操作。這就是微軟 (Microsoft) 所提到的「從 App 轉向 Agent」的架構重組。

這會帶來什麼影響？

• 價值鏈移轉： 那些僅僅提供 UI 介面的軟體公司如果不能快速轉型為 Agent 友好型架構，將被直接「跳過」。
• ROI 指數級提升： IDC 數據顯示，生成式 AI 的平均投資回報率已達到 3.7 倍。而能自主執行任務的 Agent，將把這個數字推向 10 倍以上，因為它消除了「人類操作」這個最慢的環節。
• 市場規模： AI Agent 市場預計從 2024 年的 78 億美元，在 2030 年狂飆至 520 億美元，年複合增長率 (CAGR) 高達 46% 左右。

很多老闆會問：「我的員工很強，但他們說不出怎麼強，怎麼讓 AI 學？」這正是 Encore AI 解決的痛點。他們採用的不是「訪談法」，而是「觀察法」。

具體實現路徑如下：

1. 數位足跡採集： 通過螢幕錄制、API 日誌、類比點擊流，紀錄頂尖員工在處理複雜任務時的所有路徑。

2. 意圖標記 (Intent Labeling)： AI 分析這些行為，將其歸納為「為了達成 X 目標，通常會採取 Y 策略」。

3. 強化學習 (RLHF)： 讓頂尖員工對 AI 生成的初步路徑進行校對，「這個步驟太繁瑣，我通常直接跳到 Z」，進而優化模型。

面對這種「模仿頂尖員工」的技術，很多人會感到恐慌：既然 AI 能模仿最強的人，那最強的人是不是也沒用了？

答案是：恰恰相反。

在「腳本時代」，平庸的員工只要會按 SOP 就能生存。但在「Agent 時代」，執行層面將被全面自動化。人類的價值將從「如何執行 (How)」轉移到「定義什麼才是正確的目標 (What & Why)」。

2026 年之後，職場將分化為兩種人：

1. Agent 調度員 (Agent Orchestrators)： 能夠定義高級意圖、審核 AI 輸出品質、並設計複雜 AI 協作工作流的人。

2. 邊緣執行者： 處理 AI 暫時無法處理的極端異常情況 (Edge Cases) 或需要深度情感共鳴的人。

如果你還在以「我能高效完成這項重複性工作」作為競爭優勢，那麼你就是 Encore AI 這類公司最完美的「訓練素材」。

常見問題 FAQ

Q1: 意圖驅動 AI (Intent-Driven AI) 與傳統 RPA 有什麼本質區別？

傳統 RPA 依賴於硬編碼的規則（例如：點擊座標 (x,y)），一旦界面改變就會失效。意圖驅動 AI 理解目標（例如：「提交報銷單」），它會根據當前界面動態尋找路徑，具備極強的容錯與適應能力。

Q2: 企業引入 AI Agent 會導致大規模失業嗎？

短期內會對初級數據處理、行政協調等職位產生衝擊。但長期來看，它將釋放高階人才從繁瑣操作中解脫，轉向更高價值的戰略設計與創意決策。

Q3: 如何開始構建企業內部的 AI Agent 模式？

建議從「高頻、低風險」的內部工作流開始，記錄 2-3 位核心員工的操作樣本，使用如 Encore AI 等工具進行小規模測試，驗證 ROI 後再擴展至跨部門流程。

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權威參考資料：

• Microsoft: From apps to agents – Rearchitecting enterprise work around intent
• Gartner Enterprise AI Forecast 2026
• McKinsey: AI-driven enterprise transformation for workflow automation