AI代理人元年？Google與Replit高管直言：時機未到，挑戰重重

外界普遍預期2025年將是AI代理人（AI Agent）大放異彩的一年，但業界巨頭Google Cloud與Replit的高層卻公開潑了一盆冷水。在近期一場VB Impact Series活動中，兩家公司坦言，儘管自身也在開發代理人工具，但該技術距離成熟應用仍有很長一段路要走。

技術瓶頸：可靠性遠比智慧更關鍵

Replit創辦人暨執行長Amjad Masad直言不諱地指出：「目前多數企業打造的代理人，都只是玩具等級的範例。」企業雖對其潛力感到興奮，但實際部署後卻發現窒礙難行。

Masad強調，AI代理人成功的最大障礙並非智慧不足，而在於可靠性與系統整合。代理人常因長時間運行而失敗、累積錯誤，或無法存取企業內部混亂、破碎的數據。他補充說：「那種認為企業只要啟用代理人，就能自動完成工作流程或取代員工的想法，在今天根本不切實際。」

Replit自身就有慘痛教訓。今年初，其開發的AI編碼工具在測試中，竟將一家公司的整個程式碼庫刪除。Masad承認「工具還不夠成熟」，此後公司已將開發與生產環境徹底隔離。儘管新一代代理人已能自主工作200分鐘，但用戶仍抱怨，下達複雜指令後，可能需等待20分鐘以上。

文化鴻溝與安全困境

除了技術挑戰，文化衝突也是一大阻礙。Google Cloud產品開發總監Mike Clark指出，傳統企業圍繞「確定性」流程構建，而AI代理人本質上是「機率性」的，兩者存在根本的營運矛盾。「我們還不知道如何思考代理人能做什麼。」Clark表示，目前成功的部署案例，都僅限於範圍狹窄、受到嚴密監督的特定任務。

安全問題同樣迫在眉睫。傳統的邊界防禦模型，無法適用於需要廣泛存取資源以做出最佳決策的AI代理人。Clark提出一個發人深省的問題：「在一個沒有邊界的世界裡，『最小權限原則』意味著什麼？」

他總結道，整個行業必須重新思考治理模式，不能再沿用「源自IBM電動打字機時代」的陳舊流程。為AI代理人建立全新的威脅模型與治理框架，已是刻不容緩。

PRISM Insight: AI代理人的發展已撞上現實的高牆。挑戰的核心已從「打造更聰明的模型」轉向「彌合機率性AI與確定性商業現實之間的鴻溝」。這不僅是技術升級，更是一場涉及數據基礎設施、工作流程、安全範式乃至企業文化的全面革命。當前的原型階段，正揭示了實現真正企業級部署的複雜性遠超市場炒作。