AI 代理怎麼用？Google Cloud《AI 代理手冊》的 10 種業務做法，一次看懂

如果說 2026 年最該被企業正視的轉變，是「代理式 AI」從附加功能走向工作流的核心，那麼下一個問題就很實際了：到底該從哪裡開始？Google Cloud 最新發布的《AI 代理手冊》給了一份相當具體的答案——10 種能立即上手、橫跨研究、創新、客服、行銷、銷售、工程到人資的業務做法。本文以「那個數位」的視角，把這 10 種做法重新整理成可落地的行動清單，並補上對台灣企業的實務提醒。

先看一個讓人不得不認真的數字。根據 Gartner，到了 2028 年，將有 33% 的企業軟體應用程式內建代理式 AI，遠高於 2024 年的不到 1%；屆時約 15% 的日常工作決策會以自動化方式完成。另一份調查則顯示，已有半數知識工作者表示 AI 正替他們自動處理例行事務、省下可觀時間。換句話說，這不是「要不要做」的選擇題，而是「先從哪幾件事做起」的優先順序題。

組織紛紛加速導入 AI 代理，希望更有效地節省成本和時間，並全面強化價值創造能力。有了這樣的得力助手，員工就能用更高效率完成工作。Oliver Parker,Google Cloud 生成式 AI 全球市場開發副總裁

一、讓每個人都能即時找到對的資訊

多數企業的痛點不是沒有資料，而是資料散落各處：文件在雲端硬碟、信件堆在收件匣、客戶資料鎖在 CRM。前三種做法，正是把「找資訊」這件事徹底重做一遍。

1. 以前所未有的方式搜尋企業資料

透過 Gemini Enterprise，員工可以在一個入口同時搜尋文件、郵件、對話、CRM、訂單、人資、IT 工單、知識庫與政策，不必再在十幾個應用程式間切換；搭配 Chrome Enterprise 搜尋列，等於在原本的工作環境裡就能用多模態代理。再結合 Google 的知識圖譜技術，搜尋結果會依公司特有脈絡建立基準，更貼近情境。Gordon Food Service 導入後，員工得以集中搜尋多個系統、做出更明智的決策，不再為了找資訊疲於奔命；全美排名前十的 西雅圖兒童醫院則打造了 Pathway Assistant，把過去人工得花上 15 分鐘的臨床循證資料搜尋，縮短到幾秒鐘——這是「找得快」可能攸關性命的場景。

2. 把複雜文件轉成一集 Podcast

NotebookLM 是 Gemini Enterprise 內建的代理，能同時深入研究多份文件，把企業資訊轉成容易吸收的內容。最受歡迎的玩法，是把一疊損益表、資產負債表、現金流量表上傳後，請它整理成一段 Podcast 摘要——讓你在通勤或健身時用「聽」的就掌握重點。顧問巨頭 勤業眾信（Deloitte）的策略顧問原本得花上數週讀完所有研究資料，改用 NotebookLM 後能迅速取得初步洞察，把省下的時間投入更高價值的策略思考與腦力激盪。

3. 隨時向「專家」請益，解決陌生難題

同事在討論一個你不熟的新趨勢、而你沒時間把成堆報告讀完時，Deep Research 代理（採 Gemini 多模態技術）能依你的提示自動擬定研究計畫，從網路上數百個來源與受控管的企業內部資料中找出重點，彙整成一份完整報告。巴西 Banco BV 銀行的早期使用者，便靠它提高效率、掌握更全面的分析，用嶄新方式與多模態內容互動。

二、把繁瑣流程交給一支代理團隊

當搜尋與研究被解決，下一步是讓代理「動手做」——從發想、寫程式到行政流程，把人從重複勞動裡釋放出來。

4. 幾秒鐘生成上千個最佳構想

產品團隊卡在腦力激盪的無限迴圈，是再熟悉不過的場景。Idea Generation 代理會動用數百個 AI 代理生成並反覆調整創意，再從多個角度自行評分，最後輸出一份附上優缺點的最佳構想清單。手冊舉的例子很生動：要設計一款能避免受傷的攀岩鞋，與其再開一輪會議，不如請代理提出 1,000 個構想、共同評選出最佳方案，讓你直接拿著結論去向主管彙報。Nokia 便看好這項能力，認為它將徹底改變團隊發掘與運用洞察的方式。

5. 用提示詞找出並修正程式碼錯誤

應用程式在看似隨機的情況下當機、錯誤訊息又模糊不清——開發者逐行查記錄與堆疊追蹤，既慢又耗神。把 Gemini Enterprise 與 Gemini Code Assist 整合進 IDE 與工作流後，代理能用記錄檔分析與模式識別大幅簡化偵錯，依最佳做法找出瓶頸，並搜尋、重複利用既有的程式碼與文件，避免重工。Tata Consultancy Services（TCS）正協助企業在 Google Cloud 上打造以人物角色為基礎的代理，運用企業知識提供背景脈絡，加速軟體開發。

6. 簡化到職訓練與人資作業

一週要幫六位新人完成到職：準備合約、稅務文件、公司政策、IT 存取申請，還要協調門禁、設定密碼、加進薪資系統——全程人工極其耗時。AI 代理能接手這些行政性質的流程，讓人資把時間留給更有溫度的迎新體驗；意見回饋代理可設計與分析員工問卷、找出待改進之處，搜尋代理則能彙整全球團隊的人資趨勢與最佳做法。人力資源解決方案商 UKG 便以 Google Cloud 打造的 UKG Bryte AI 對話型代理，協助人資與主管輕鬆查詢公司政策與業務洞察。

三、用代理重塑顧客、行銷與銷售

7. 大規模打造個人化客戶體驗

客服中心在產品上市時最怕「來電暴增」。對話型 AI 代理能用多種語言自動回覆、把複雜案件轉給合適的人，並即時給客服專員回應建議、自動生成通話摘要；其他代理還會分析所有互動、整合成資料導向的洞察主頁。企業可同時運用 Customer Engagement Suite with Google AI 與 Gemini Enterprise，把代理與系統整合成緊密相連的體驗。Verizon 指出，採用 Gemini 技術後不僅大幅縮短通話時間，更讓團隊得以專心處理真正重要的事：滿足客戶需求。

8. 提升行銷參與度與轉換率

要規劃下一季、做出個人化的訊息與優惠，行銷人得深入研究過往廣告、擷取內外部資料、還要親自產製內容。Gemini Enterprise 可連結 ServiceNow、Box、Dropbox、Adobe、Google Ads、Google Trends、YouTube 等行銷常用系統，讓代理找出成效最高的活動與受眾洞察，再依品牌風格量身生成內容。運動零售龍頭 迪卡儂（Decathlon）看中它能跨部門整合資訊，成為產品設計師、行銷與研究人員加速決策的得力助手。

9. 縮短銷售週期

客戶問題從網路、郵件、客服、社群四面八方而來，業務光是應付就已吃力，更別說還要持續掌握最佳做法與客戶研究。Gemini Enterprise 能讓業務直接存取聯絡資料、互動記錄、交易狀態、過往購買與支援單，在關鍵時刻快速備齊客戶資訊、開會前掌握最新洞察，並自動處理繁瑣行政工作。資安公司 Rubrik 便運用 Gemini Enterprise 的知識代理深入了解客戶、做足功課，透過每一次銷售互動創造實質影響。

四、最後一步：打造你自己的代理

前九種做法多半用得上預先建構的代理；真正讓代理式 AI 在組織裡擴散的，是讓「最懂流程的人」自己打造代理。手冊提出三條路徑，對應不同的技術程度：

值得一提的是，Gemini Enterprise 支援開放的 Agent2Agent（A2A）通訊協定——你打造的代理不只能與自家資料來源互通，也能跟其他平台建立的代理協作。這正是「代理生態系」得以跨越組織與工具邊界的關鍵。

給台灣企業的三個實務提醒

一、先挑「重複、規則明確、資料夠完整」的流程下手。到職行政、客服一線回覆、行銷成效彙整、業務的客戶背景準備，都是投資報酬看得見、風險相對可控的起點，比一上來就追求全自動決策務實得多。

二、把「資料治理」與「導入代理」當成同一件事。手冊裡每個案例的前提，都是企業先把分散的資料安全地連起來、設好權限。台灣企業常見的卡點不在模型，而在資料散亂與權限不清——這一步沒鋪好，代理再強也找不到對的東西。

三、保留「人在迴圈」。無論是 1,000 個構想的評選、客服的複雜案件轉接，還是代理式付款的事前授權，手冊的設計哲學始終是讓人擔任協調者與最終把關者。導入時請同步建立審核與稽核機制，讓效率與信任一起長出來。

如果你對 2026 年代理式 AI 的整體趨勢還想看得更全面，可以延伸閱讀我們先前整理的〈AI 代理的 2026：Google Cloud 報告揭示重新定義企業價值的五大轉變〉。趨勢看方向，這份手冊談落地——兩者合起來讀，正好是一張從「為什麼」到「怎麼做」的完整地圖。