一、AI Agent發展背景與概念
AI Agent的興起源自於ChatGPT底層大型語言模型（Large Language Model, LLM）。LLM就如同博學多聞的智者，能先理解語句，再生成既流暢且富有邏輯的答案，隨技術不斷演進，還能執行更複雜任務，如即時翻譯、內容創作、程式編寫、決策建議。
然而，LLM在實務面的應用上仍有諸多限制，如LLM是基於歷史數據訓練而成，故無法有效處理最新資訊；其次LLM亦無法直接參與決策執行，或是根據即時數據自動調整，導致在需要動態應變或執行多步驟場景時難以勝任。
為解決上述問題，AI Agent的數據與概念應用興起，以往LLM只能根據一次性指令完成任務，AI Agent則能基於LLM的知識來源，同時具備記憶能力、規劃能力、工具使用和行動力等四大功能。
具體而言，AI Agent不僅能利用LLM和記憶自主完成規劃並執行決策，還可做到將複雜任務拆解後分階段處理，甚至透過與外部工具的串接更有效地解決複雜問題，同時AI Agent還保有動態處理環境資訊的能力，並可從經驗中持續學習自我修正。
資料來源：資策會MIC ITIS研究團隊整理（2025/04）。
圖1 AI Agent之技術背景與組成框架
二、AI Agent之電商應用場景
2025年2月日本電商大廠Rakuten於商業大會中，提到AI的演化正加速電商市場發展：2021年時AI在電商的主要功能是預測和分類，自2025年生成式AI應用更加成熟，能生成新內容並根據指令提出建議，預計2030年後將全面朝向代理型AI（AI Agent）方向發展。
資料來源：Rakuten，資策會MIC ITIS研究團隊整理（2025/04）。
圖2 AI技術趨勢演進
驅動電商朝向AI Agent趨勢發展的重要原因在於，電商市場本身變動快速、同業競爭激烈且需同時面對消費行為的瞬息萬變，電商若只單靠傳統的LLM未來會愈來愈難以即時應對產業的各種變化。此外，透過AI Agent能解決LLM現有限制，協助電商即時適應市場變化，自動追蹤競爭者變化調整策略，以及動態提供消費者客製建議等。目前除電商大廠之外，也有許多新創已推出以AI Agent為基礎的電商相關應用，以下將分別從ToB、ToC兩端切入分析。
（一）AI Agent ToB應用：提供商家營運、採購及客服輔助
針對商家端，如Amazon發表商家經營代理助手Project Amelia，最大的特色是能根據個別商家的數據，提供客製化的專屬建議及輔助。Project Amelia具備3大功能，分別是知識性問答、數據分析能力、主動代理解決問題。
第一是知識性問答主要是提供商家一般問題的回覆及經營上的建議。如商家詢問「下一期的促銷活動建議我如何做？」Project Amelia會根據商家定位、客群等，生成專屬的行銷策略；第二是數據分析能力，Project Amelia可分析商家含人流量、營收、客單價、比較價格每週變化等資料；第三是主動代理解決問題，Project Amelia除了會針對商家所提出的問題提供解決方案之外，也會主動查詢問題原因，並尋找對應的人員尋求協助。如商家詢問「為什麼我有一批300件衣服的貨還沒有收到？」Project Amelia會自動瞭解未到貨的其中原因，並提出解決方法，主動聯絡相關人員處理問題。
又如針對歐美小型商家，阿里巴巴推出採購代理人Accio。Accio主要使用阿里巴巴國際平台上的5,000萬家企業數據以及公開的產業資料進行訓練，同時整合阿里巴巴平台內的10億個產品清單和文件進行彙整。一旦商家在Accio輸入採購需求後，Accio會經由通義千問大型語言模型，即時分析供貨商價格、消費者對商品的受歡迎程度，以及從商家預計的利潤等加以篩選，協助商家採購符合需求的商品。
除上述大廠應用外，例如電商客服新創Sierra也開發具備AI Agent功能的對話AI客服應用，其3項特色包含直觀且真實的對話、自主行動解決問題、不斷從互動中改進等。
在直觀且真實的對話方面，Sierra使用自然語言創建富有同情心的對話互動，並且能夠理解上下文，適應每個消費者的特定需求和情感；在自主行動解決問題方面，Sierra則能根據公司政策、品牌指南制定決策，能連結公司的CRM系統，自動協助商家處理交貨、更改訂單等工作；在不斷從互動中改進方面，Sierra能識別複雜模式，讓小問題擴大前即時發現，且還能分類每個對話，輕鬆追蹤消費者感興趣的內容。
（二）AI Agent ToC應用：協助消費者下單及提供購物推薦
針對消費者端，2024年11月AI搜尋引擎Perpelexity推出AI購物代理服務Buy with Pro，2025年1月OpenAI亦相繼推出首款AI Agent工具Operator，採用新模型電腦使用代理程式（Computer-Using Agent, CUA），可透過強化學習並結合GPT-4o的視覺與進階推理能力，代替消費者在網路上進行消費與執行任務。
而eBay看準AI Agent在未來電商的發展潛力，宣布與OpenAI合作，期望藉此合作減少eBay的商品庫存。作法上，只要消費者透過Operator工具，即能自動執行線上購物，也能快速在眾多商家中尋找合適購買的商品。
又如Amazon在原有的語音助理Alexa基礎上，2025年2月推出全新語音助理 Alexa+，目標是帶動自家電商網站銷售。Alexa+最大特色是導入AI Agent功能，不僅能夠幫助消費者解決問題，還會根據消費者的購物偏好（包含常購買的商品種類、傾向的出貨地址以及付款方式等），也能綜合參考其家人或朋友的購物傾向，提供個人化推薦服務。譬如在聖誕節前夕，消費者為不同的家人規劃聖誕禮物，只要消費者曾告知過Alexa+每位家人的購物偏好，Alexa+即會以此為判斷基準，為消費者的不同家人推薦各自適合的禮物。
三、結論
（一）AI Agent將全面推動電商轉型
為解決LLM無法即時應變市場變化、自動執行多步驟的任務等諸多限制，近期與AI Agent的技術與相關應用崛起。相較於LLM只能基於既有知識生成回應，AI Agent則能結合記憶、規劃、工具使用與行動力四大能力框架，自主處理複雜任務、適應環境變化、規劃決策、整合外部工具，並透過自我學習持續優化執行策略。
目前無論是ToB或ToC端，AI Agent衍伸的電商應用案例已見雛形。在ToB應用方面，如Amazon的AI代理營運助手Project Amelia、阿里巴巴的採購代理人Accio及新創Sierra所開發的AI Agent客服。上述業者分別運用AI Agent提供商家營運分析、採購建議與客服輔助，協助提升商家自動化管理、決策能力與服務效率。
另外，在ToC應用方面，如OpenAI研發的AI Agent工具Operator及Amazon Alexa+，則為消費者提供購物下單、個人化推薦等輔助。未來隨著AI Agent愈加成熟，AI Agent的電商應用將會更多元且創新，並預期AI Agent可視為未來推動電商全面革新的關鍵工具，有助於推動電商升級轉型。
（二）與資服業者合作，加速AI Agent應用落地
目前AI Agent仍處於早期階段，若是全面普及的朝向以AI Agent協助執行任務的方向為目標，國內外電商業者在技術上仍待提升，但無疑的是AI Agent將為電商未來在技術創新或應用上注入活水，特別是營運輔助、自動客服，後續發展仍值得持續留意。
此外，由於台灣電商業者還未必能如同Amazon、阿里巴巴等國際電商大廠具備自行投入AI Agent技術的研發能量，因此建議未來欲布局AI Agent的業者，可考慮與具備AI Agent技術研發能力的資服業者合作加速落地，如在現有電商營運中，導入具備AI Agent應用的客服或代理助手等。同時，未來台灣電商業者布局AI Agent時，也建議需留意AI Agent在隱私、安全層面的議題，如此才能擴大發揮AI Agent的優點，提升業者在市場的競爭力。