全球企業正積極探索如何將生成式 AI 從基礎對話輔助，進化為具備自主規劃、思考及執行能力的數位戰友。根據 Google Cloud 在「AI 加速日」活動中發布的訊息，Google Cloud 台灣總經理 Mike Chen 明確指出，2026 年將是「代理式 AI」（Agentic AI）大規模爆發的關鍵元年。Google Cloud 透過其完整的技術堆疊（Full Stack）AI 開發架構，旨在協助企業將 AI Agent 無縫融入五大核心運作，從員工生產力、核心工作流程、客戶體驗、主動式資安防禦，到推動規模化與人才升級，全面為企業築起智慧營運的堅實護城河。
事實陳述：代理式 AI 時代的策略藍圖
Google Cloud 台灣總經理 Mike Chen 在「AI 加速日」活動上，為企業勾勒出邁向代理式 AI 時代的清晰藍圖。他強調，代理式 AI 不再僅是概念，而是能實際推動企業自動化營運的下一世代智慧競爭新局。Google Cloud 提出，其全端 AI 開發架構是實現此目標的關鍵支撐，此架構涵蓋從底層的 TPU 算力、現代化資料與分析、核心研究與模型，一路延伸至 AI 開發平台 Vertex AI，以及最上層的 Gemini Enterprise。這些解決方案共同為企業指引一條實踐代理式 AI 的路徑，將其能力融入企業的日常營運。
Google Cloud 大中華區架構師總監 William Tsoi 進一步說明，當前企業高階主管與決策者對 AI 的看法已從單純的效率實驗，轉變為追求大規模執行的實際投資報酬率。他指出，企業在 AI 部署與開發上，通常不只單點需求，因此 Google Cloud 提供了從基礎架構算力、模型平台到代理功能一應俱全的完整技術堆疊模式。這意味著企業可以從底層開始，逐步建立其專屬的「代理式 AI 戰隊」，有效跨越概念驗證（PoC）到正式生產環境的鴻溝。
各方反應與技術策略：Google Cloud 的全端佈局
為確保企業內龐大多元的代理系統（Multi-agent systems）能持續高效運作，Google Cloud 提供了最新的超級電腦 TPU「Ironwood」，其每瓦電源效率大幅提升，並顯著降低大模型推論成本。同時，現代化數據平台如 BigQuery，則旨在解決企業常見的資料孤島與資料溯源問題，讓數據能有效加值 AI 應用成效。Google Cloud 台灣 AI 架構師 Ethan Huang 則剖析了最新 Gemini 3 的優勢，特別是其業界頂尖的多模態理解力，以及持續進化的規劃（Planning）與推理（Reasoning）能力，確保模型在處理複雜的多輪對話時，思考脈絡不會中斷。
光有強大的模型還不足以應對企業需求，將業務數據投入實際生產與營運環境是關鍵。為此，Google Cloud 提供一站式 Vertex AI 平台，協助企業無縫介接前瞻模型、實作檢索增強生成（RAG），以建構企業專屬知識庫，並串接完整的模型評估與優化流程，大幅加速商業應用的開發與迭代。在代理式 AI 落地的最後一哩路，Google Cloud 透過位於架構最頂層的 Gemini Enterprise，解決了影子 AI（Shadow AI）可能導致的資料外洩危機。Gemini Enterprise 作為企業級資安合規作業中樞與開放生態系，能透過專屬連接器整合企業內部如 Workspace、Jira 等 SaaS 服務，讓員工在安全環境下，利用直覺介面快速打造無程式碼代理（No-code Agent），自動完成日常任務；同時也支援專業技術團隊整合多元開源框架，部署高度複雜的程式碼代理（Pro-code Agent）。
在解決算力焦慮與資料孤島方面，Google Cloud 透過動態工作負載排程器（DWS），最大化企業運算資源的投資報酬率，並鋪設 AI-Ready 的轉型路徑。針對潛藏於傳統關聯式資料庫中的龐大資產，AlloyDB 與 Spanner 等次世代資料庫以 PostgreSQL 為核心，提供原生支援 ScaNN 億級向量搜尋與多模態語意理解。此外，資料庫遷移服務（DMS）導入具備 Agent 能力的 Gemini Conversion Assistant，透過自然語言自動解釋、轉換與修復傳統資料庫語法，取代過往高度依賴人工的轉換過程。在資料分析應用上，BigQuery 推出連續查詢（Continuous Query）功能，讓企業能直接使用 SQL 語法處理即時串流數據，並利用 AI Functions 處理非結構化的影像與文本，例如在交易場景中進行毫秒級的詐欺偵測。新亮相的 Conversational Analytics for BigQuery 則讓業務人員能以自然語言對話，輕鬆挖掘商業洞察。
面對「駭客全面 AI 化」的資安挑戰，Google Cloud 將 Agentic AI 能力直接內建於資安解決方案中，透過 Google SecOps 打造主動防禦的代理式資安營運中心（Agentic SOC）。此系統依循業界標準的 MCP（模型上下文協定），自動串接威脅情資、分析攻擊指令，並完整還原攻擊者處理程序樹，使企業防護從被動盤查升級至具備主動推理與自動阻斷的實力，釋放資安團隊的更多量能。
後續觀察與產業展望：解鎖企業全場景生產力
當算力與數據的 AI 基石穩固後，企業下一步便是將這些潛能轉化為前線戰鬥力。精準的知識檢索是關鍵，例如玉山銀行主任工程師陳建安便分享，他們利用 AlloyDB 內建的 pgvector，在雲端快速建構出 7×24 小時的「投資 i-chat」精準 RAG 諮詢服務，有效媒合市場資訊與理財產品，解決理專人力稀缺的痛點。Google Cloud 也透過 BigQuery Data Canvas 賦能第一線業務人員，讓他們無需撰寫 SQL，即可透過自然語言在智慧化畫布上提問，Data Agent 會自動建議相關資料表、生成視覺化圖表與邏輯心智圖，不僅有助於洞察商機，更能系統化傳承分析脈絡。
在軟體工程領域，Google Cloud 帶來從 Vibe Coding 跨越到 Agentic Engineering 的變革。透過 Gemini Code Assist 的 Agent Mode 與 Gemini CLI，開發者能讓 AI 代理理解系統架構、跨檔案修改並自動建立測試環境。結合終端機、瀏覽器與 Agent 於一身的開發工具 Antigravity，更讓開發者能在隔離的沙盒環境下平行多工，大幅縮短應用程式的迭代週期。Google Cloud 的野心是將 Agentic AI 普及至企業各個辦公環節，Google Workspace Studio 正是打造無程式碼自動化工作流程（Agentic Workflow）的指揮中心。員工可透過自訂觸發器與提示詞，輕鬆串聯 Gemini 的創造力與 NotebookLM 的深度分析能力，例如自動摘要郵件重點、擬定回覆草稿，或派發會議簡報精華，有效降低日常繁雜作業，讓 AI 成為主動執行任務的數位戰友。
總體而言，Google Cloud AI 加速日所呈現的豐富內容，反映了 Google Cloud 對企業 AI 轉型需求的重視，並針對不同職務、場景及流程，提供了相應的 AI Agent 工具與資源。正如 Google 暨 Alphabet 執行長 Sundar Pichai 曾指出：「我們現在目睹 AI 帶來的轉變，將會是我們一生中最深遠的變革，遠大於之前行動裝置或網路所帶來的轉變。」在這場智慧競爭新局中，越早將 AI 戰力規模化落地的企業，越能以無可取代的效率與創新體驗，在全球市場中建立起一道堅不可摧的營運護城河。
