Sydney Roundtable Explores Agentic AI’s Next Path

•Agentic AI 是生成式 AI 的一個子集，它利用大型語言模型（LLMs）作為「大腦」，透過工具執行動作，超越了內容生成，能夠執行任務並實現更高層次的目標。
•微軟已積極將代理式 AI 功能整合到其產品中，截至 2026 年 4 月，Copilot 在 Word、Excel 和 PowerPoint 中的多步驟、應用程式原生動作已普遍可用。
•cubesys 作為微軟解決方案合作夥伴，正專注於將 Microsoft 365 Copilot、Azure AI 以及新推出的 Microsoft Agent 365 整合到其產品中，強調 AI 代理的治理、安全性和可觀察性。
•本次圓桌會議的具體目標是協助與會者識別高價值 AI 機會、選擇正確的切入點、建立實際的投資報酬率衡量標準，並制定可持續 AI 成長的成本管理策略。
•代理式 AI 系統的特點是自主性、適應性和目標導向，使其能夠獨立運作、從互動中學習，並將高層次目標分解為可執行的步驟。

代理式 AI 系統利用大型語言模型（LLMs）作為核心「大腦」，並能與外部工具、API 和資料庫進行互動。
其關鍵組成部分包括感知（從環境和不同來源收集資訊）、推理（使用 LLMs 分析數據並制定潛在解決方案）和行動（執行任務）。
代理式 AI 可以是單代理或多代理設置，其中多代理系統涉及多個 AI 代理協同處理複雜的工作流程。
代理式 AI 框架提供軟體工具包，簡化了自主 AI 代理的創建，為開發人員提供預建組件，用於感知、推理、行動和記憶管理。
微軟的 Agent Framework 整合了 Semantic Kernel 和 AutoGen，支援多模型和多代理平台（如 Azure OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Amazon Bedrock、Ollama），並支援程式化和宣告式的多步驟代理工作流程。
代理式 AI 平台需要能夠管理協調、可觀察性和治理的架構。
微軟提供 Copilot Studio 用於低程式碼代理建構，以及 Azure AI Foundry 用於專業程式碼開發。

代理式 AI 將透過實現自主、目標導向的任務執行，顯著重新定義企業工作流程。

代理式 AI 超越了簡單的自動化，能夠管理整個業務流程，使人類從任務執行者轉變為 AI 監督者。

代理式 AI 在企業中的廣泛採用將需要強大的治理框架和新的架構方法。

代理式 AI 的自主性帶來了與信任、問責制、資料安全以及與現有複雜企業系統整合相關的挑戰，需要專門的控制平面和架構現代化。

微軟將繼續在其整個產品生態系統中嵌入先進的代理式功能，使 AI 代理成為 Microsoft 365 體驗的核心部分。

微軟已在 Copilot for Word、Excel 和 PowerPoint 中普遍提供代理式功能，並積極開發 Microsoft Agent 365 和 Copilot Studio 等框架，以將這些功能擴展到其企業產品中。

1950

艾倫·圖靈提出圖靈測試，奠定 AI 代理的概念基礎。

1956

達特茅斯會議召開，標誌著 AI 的誕生，旨在複製人類智慧。

1990s

「智慧代理」興起，能夠自主做出簡單決策和處理資訊。

1995

Stuart Russell 和 Peter Norvig 的教科書正式以代理的角度定義 AI。

2020s

代理式 AI 時代開始，專注於自主決策和行動。

2026-04

微軟宣布 Copilot 在 Word、Excel 和 PowerPoint 中的代理式功能普遍可用。

2026-05

Microsoft Agent 365 推出，提供 AI 代理的治理、安全和可觀察性控制平面。

2026-08-21

iTnews Australia 報導 cubesys 與 Microsoft 在雪梨舉辦的代理式 AI 圓桌會議。

雪梨圓桌會議探討 Agentic AI 的下一步