從 PoC 走向治理落地，杰倫智能攜手夥伴聚焦 Agentic AI 進入企業營運關鍵。

【新竹訊，2026年5月21日】隨著AI從單純回答問題進化為能夠讀取資料、調用工具、串接系統並代辦任務的AI Agent，企業面臨的資安挑戰也隨之升級。過去資安多聚焦於帳號、端點與系統邊界；但在代理式AI應用下，新的風險可能來自一份文件、一封郵件、一段看似正常的指令，甚至是AI被賦予過高權限後，在未經充分控管下執行錯誤動作。對企業而言，AI不再只是「回答得準不準」的問題，而是能否被安全授權、即時控管、完整追蹤與事後稽核。
隨著AI從模型能力逐步走向企業營運能力，企業關注的重點已不再只是功能是否強大，而是這些能力能否在可控、可管、可稽核的前提下，真正進入營運流程。尤其對半導體、高科技製造業，以及握有敏感資料、製程經驗與關鍵know-how的企業而言，如何讓AI不只「能用」，更能「敢用」，正成為下一階段導入的核心課題。
為因應此一趨勢，杰倫智能(Profet AI)於本月14日在新竹舉辦「Crossover Talks Agentic AI 安全治理新標準」，並攜手太思科技、美商潤天科技(Zentera Systems)與HPE，從Agentic AI平台治理、身份驗證、零信任架構到企業級基礎設施等面向，探討企業在推進代理式AI應用時，如何建立更完整的安全邊界、治理機制與落地節奏。Profet AI執行長暨共同創辦人黃建豪表示：「企業下一階段面對的挑戰，已不只是能否建立AI模型，而是能否從自身domain出發，將資料、流程與第一線know-how轉化為真正屬於企業、且可持續治理的AI能力。對製造業而言，AI要真正走進營運，關鍵已回到治理、控制與知識保留。」他也表示，台灣、日本等製造業重鎮正同步面臨資深人才退休與知識流失壓力，若企業無法及早將現場經驗系統化沉澱，未來在製程優化、品質管理與跨廠複製上都將面臨更高挑戰。這也是Profet AI持續推動Domain Twin™的原因，希望協助企業將分散在人員、設備與流程中的know-how，轉化為可被保留、放大與複製的AI資產。
從單一工具走向治理架構，Agentic AI導入需回到企業控制力
Profet AI執行長特助楊建洲從半導體設備資安治理切入，提及隨著AI代理逐步與企業系統、設備與流程互動，企業需要面對的已不只是單一模型或工具是否安全，而是整體AI執行環境是否具備可控、可管、可稽核的治理能力。當AI開始讀取資料、調用工具、串接系統甚至參與任務執行，企業必須清楚掌握由誰發出命令、使用哪些權限、存取哪些系統，以及整個過程是否能被完整追蹤與回溯。
楊建洲指出，半導體設備資安規範SEMI E187所強調的「安全從設計開始」，反映產業對設備安全、身分驗證、網路區隔與操作稽核的高度重視。進入代理式AI時代後，企業要思考的不只是設備本身是否安全，而是如何從設備層、網路層、平台層到身分認證層，建立能支撐AI代理大規模導入的整體治理架構。若缺乏一致的身分認證、權限控管與稽核機制，原本提升效率的AI工具，也可能成為資料外洩、錯誤操作或權限濫用的新風險來源。
在平台治理層面，他表示，企業內部AI工具、邊緣AI應用與代理式工具快速增加，真正的挑戰已不只是單一AI代理是否足夠強大，而是企業是否具備統一的控管平台，能集中管理模型、工具、知識、權限與執行紀錄。企業需要掌握哪些AI代理正在運作、連接哪些系統、使用哪些資料與工具，並確保外部引入的技能模組經過安全檢查，避免關鍵知識資產與營運流程落入不可控範圍。
從身份到網路，補上Agentic AI的治理缺口
在身份認證層面，太思科技研發經理吳金璋指出，當AI Agent開始代表使用者存取系統、執行任務，甚至進行交易時，企業需要更明確區分「人」與「代理人」的身份，並建立human-in-the-loop的授權確認機制。透過以電信網路與SIM卡安全機制為基礎的身份驗證方式，可協助企業在AI執行關鍵操作前，保留由真人最終確認的控制點，降低誤判或越權執行風險。
在網路治理層面，Zentera Systems台灣區總經理蔡穎碩表示：「當AI從輔助工具走向數位員工，企業不只要關注功能，更要具備隔離、偵測與追蹤能力。唯有建立可控的網路治理架構，企業才能在推進Agentic AI的同時，降低脫序行為與未授權存取帶來的風險。」
在基礎設施層面，HPE運算暨數位銷售事業處胡金雲副總經理也從企業級運算與部署環境角度分享，當Agentic AI逐步走入企業營運流程，企業除了關注應用功能與治理機制，也需要同步評估其背後的運算資源、部署架構與管理方式。對高科技製造業而言，唯有在平台、網路與基礎設施之間建立可協同運作的支撐架構，AI應用才更有機會走向穩定、可管理的長期營運。
活動最後，Profet AI全球業務總經理余常任以「整合勝出」作為總結，指出企業導入Agentic AI不應只看單一工具，而是要從身份、平台、網路到基礎設施建立可協同運作的整體架構。對製造業而言，下一階段面對的已不是是否採用AI，而是如何以更成熟的治理能力，讓AI走出PoC，真正進入企業營運與決策流程。
對製造業而言，Agentic AI的下一階段不只是部署更多Agent，而是如何在推動應用的同時，建立可管理、可複製、可持續演進的治理基礎。唯有在身份、平台、網路與基礎設施之間建立可協同運作的架構，AI才能真正走出PoC，成為可被信任的營運能力。 想知得更多詳情？立即Click這裡


本文章由Open AI人工智能編寫，僅屬學術用途。
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