在AI大模型迅速發展的今天，企業不再滿足於被動使用通用人工智能(Generative AI)服務，而是轉向建立本地化的人工智能代理（AI Agent），使其成為知識型工作者的「副駕駛」。但對於金融、法律、醫療等高度合規的行業，實施AI代理不只是技術問題，更是數據安全、責任分工與可解釋性的全方位挑戰。
AI代理是一種具備「持續任務執行」與「目標導向推理」能力的智能系統，能根據上下文與資料進行自動決策與操作。相比雲端AI，本地代理的不同之處包括：
數據留在本地：不必上傳至第三方伺服器；可自定任務流程與行為邏輯；可與內部系統深度整合（如CRM、ERP、電子病歷），以及更易實現合規審核與審計
本地AI代理應用場景非常豐富，例如在醫療上，應用在病歷摘要生成、臨床決策支持、合規性文檔標記；應用在律師樓，則可以實施法條查詢、起草訴狀、合約差異比較、案情摘要，金融業也可以應用AI代理進行閱讀、投資建議草稿，例子不一而足。
而應用在企業治理方面，AI代理則可以協助企業或機構內部的資訊安全審核、政策生成、合規記錄自動整理等等。要在機構內實施AI代理，負責人員首先要確定需求與任務類型，例如任務是偏向查詢/檢索型（如法律檢索）還是操作/自動執行型（如自動草擬合約）、是輔助決策工具還是自動決策機器人以及是否需要與現有內部系統透過API及資料庫互動。
第二步就到了選擇適合的模型與框架。目前，市場上已經有多個開源大模型，包括LLaMA 3、Mistral、ChatGLM3、Qwen，另外還有向量資料庫如FAISS等。當然如果模型需在企業內部服務器執行，建議採用「量化版本」（如4bit）以減低硬體需求。
機構內部最重要的一步，就是構建知識庫。在合規行業，AI代理必須基於企業內部資料進行回應，因此檢索增強生成（RAG）架構成為關鍵。步驟包括文件上傳與分詞、嵌入，儲存於私有資料庫，然後使用AI模型結合檢索結果生成回答，然後持續記錄檢索來源、支持可審核與反查。
完成上述步驟後，機構可以透過Prompt模板設計固定格式的任務指令（例如：合約審查、報告生成），然後使用LangChain Agents或AutoGen Agents建立多步驟代理行為，再導入「工具使用」能力，例如查詢資料庫、調用API、自動填寫報表等，最後於落實合規與審計機制時，導入自動評估框架，如：TruLens、Evals，持續監測模型表現。
到了這一步，就到了部署AI代理、介面設計與運作維護如數據防止外洩的機制等等。
