如今，每家企業都在思考，該如何讓生成式 AI 從「對話小幫手」進化成可以自主規劃、思考與執行能力的數位戰友？在 Google Cloud AI 加速日當中，Google Cloud 台灣總經理 Mike Chen 勾勒清晰藍圖，指出 2026 年將是 Agentic AI（代理式 AI）大爆發的關鍵元年。

本次活動震撼產業的亮點之一，是 Google Cloud 剖析 AI Agent 無縫融入企業的五大核心運作：賦能員工日常生產力、融入核心工作流程、打造極致客戶體驗、主動式資安防禦，乃至於推動規模化與人才升級。

要發揮上述五大核心動能，勢必仰賴 Google Cloud 完整的技術堆疊（Full Stack）AI 開發架構。這套架構正是 Google Cloud 支持企業轉型的幾個關鍵層級，從底層的 TPU 算力、現代化資料與分析、核心研究與模型，再貫穿到 AI 開發平台（Vertex AI）以及最上層的 Gemini Enterprise。多項解決方案凸顯 Google Cloud 為企業指引代理式 AI 之路，不再只是紙上談兵，而是真正引領產業，邁向自動化營運的下一世代智慧競爭新局。

企業亟需專屬「代理式 AI 戰隊」，由下到上如何逐步搭建護城河？

過去，企業轉型 AI 面臨最大痛點是如何跨越概念驗證（PoC）到正式生產環境這一段鴻溝？Google Cloud 大中華區架構師總監 William Tsoi 解釋，當前各家 CEO 與決策者看待 AI 已從效率實驗，轉向能大規模執行的實際投資報酬率。企業組織在 AI 的部署與開發，往往不僅止於模型或平台的單點需求。為此，Google Cloud 提供一個完整的技術堆疊模式，從基礎架構算力、模型平台到代理一應俱全。

從基礎層開始，為讓企業內龐大又複雜的多代理系統（Multi-agent systems）持續運作，Google Cloud 打造最新一代超級電腦 TPU「Ironwood」，不僅讓每瓦電源效率翻倍突破，且大幅降低大模型推論成本，而其現代化數據平台（例如 BigQuery）則可消弭企業最頭痛的資料孤島、資料溯源問題，讓有效的數據加值 AI 應用成效。

有了堅實的算力與資料平台，企業也需聰明「大腦」發想創新。Google Cloud 台灣 AI 架構師 Ethan Huang 剖析最新 Gemini 3 相關優勢，具備業界頂尖的多模態理解力，特別是規劃（Planning）、推理（Reasoning）能力持續進化，確保模型在處理複雜多輪對話時，思考脈絡不因此中斷。

然而，企業只進化大腦還不夠，還要將自身業務數據投入到實際的生產與營運環境。此時亟需一站式 Vertex AI 平台，幫助企業無縫介接前瞻模型、實作檢索增強生成（RAG），打造企業專屬知識庫，將完整的模型評估與優化流程串接，進而大幅加速商業應用的開發與迭代。

開發團隊在 Vertex AI 平台建構強大的 AI 應用後，代理式 AI 落地最後一哩路，除了將這些能力提供給每位員工，更要杜絕影子 AI（Shadow AI）也就是資料外洩的危機。位於架構最頂層的 Gemini Enterprise 正是終極解方。Gemini Enterprise 可視為企業級資安合規作業的中樞與開放生態系，可透過專屬連接器（Connectors）打通企業內部如 Workspace、Jira 等各項 SaaS 服務，讓一般員工在安全環境下，利用直覺的介面快速打造專屬的 No-code Agent（無程式碼代理）自動完成日常任務；而專業技術團隊則可整合業界多元的開源框架，部署高度複雜的 Pro-code Agent（程式碼代理）。

綜觀可發現，企業要佈建邁向 AI 世代的營運護城河，從底層 TPU 算力防護、中層資料庫、模型與 Vertex AI 開發平台，一路再到頂層賦能全體員工的 Gemini Enterprise，Google Cloud 的全端生態系將持續擔任企業的絕佳轉型夥伴。

有效破除算力焦慮與資料孤島，為企業構建 AI 基石的關鍵路徑

正如 Mike Chen 所言，隨著全球迎向代理式 AI 元年，企業不再是比算力軍備，而是讓 AI 資源更有彈性配置。為解決企業常見的算力閒置困境，Google Cloud 透過動態工作負載排程器（DWS），幫助企業的運算資源投資報酬率最大化。然而，光有靈活算力引擎仍不夠，若企業的核心數據困在老舊系統中，AI 代理終究缺乏燃料來啟動。針對潛藏於傳統關聯式資料庫中的龐大資產，Google Cloud 鋪設一條 AI-Ready 的轉型路徑。

首先，針對架構目標可藉由 AlloyDB 與 Spanner 等次世代資料庫，以 PostgreSQL 資料庫為核心，為企業提供原生支援 ScaNN 億級向量搜尋與多模態語意理解的強大樞紐。接著，為了幫助企業跨越「資料搬遷」障礙，Google Cloud 在資料庫遷移服務（DMS）導入具備 Agent 能力的 Gemini Conversion Assistant。過去極度依賴人工轉換的傳統資料庫語法，現在只需透過自然語言交由 AI 就能自動解釋、轉換與修復。

隨著算力與資料庫備妥，下一步便是將數據從被動儲存轉為主動活化。資料分析應用方面，可觀察到 Google Cloud 針對 BigQuery 推出連續查詢（Continuous Query）功能，企業直接使用 SQL 語法處理即時串流數據，甚至用 AI Functions 一站式處理非結構化的影像與文本。例如在交易場景中，系統會結合 AI 代理在毫秒之間做詐欺偵測，即時觸發第三方系統進行處理。另外，新亮相的 Conversational Analytics for BigQuery 為企業輕鬆建立專屬的資料分析 Agent，讓業務人員得以自然語言對話挖掘商業洞察，真正善用 AI 挖掘資料價值。

當商業數據大量運用，企業的防護網也不能忽視「駭客全面 AI 化」。面對五分鐘即可生成的精準釣魚攻擊與海量的告警疲勞，傳統人工盤查的被動手段難以招架。Google Cloud 把 Agentic AI 能力直接內建到 Google Cloud 資案解決方案，透過 Google SecOps 打造主動防禦代理式資安營運中心（Agentic SOC）。依循業界標準的 MCP（模型上下文協定），資安系統會自動跨平台串接威脅情資、分析攻擊指令，並完整還原攻擊者的處理程序樹（Process Tree）。此變革可望釋放更多資安團隊的量能，讓企業防護從被動狀態，升級到具備主動推理與自動阻斷的實力。

穩固基石後解鎖 AI 動能，培養企業全場景生產力的數位戰隊

當算力與數據的「AI 基石」確實鞏固後，企業下一步便是將這些潛能轉化為前線戰鬥力，幫助員工解鎖 AI 動能、驅動商業價值。其中的首要關鍵，是讓精準的知識檢索走入業務場景，以金融業為例，玉山銀行主任工程師陳建安提到，為解決理專人力稀缺痛點，他們利用 AlloyDB 內建的 pgvector，快速在雲端建構出 7x24 小時的「投資 i-chat」精準 RAG 諮詢服務，將龐雜的市場資訊與理財產品有效媒合並提供給顧客參考。

除了金融業的創新案例，Google Cloud 也希望透過 BigQuery Data Canvas 賦能更多產業的第一線業務人員。在無需撰寫 SQL 的前提下，運用自然語言就能在智慧化的畫布上進行提問，內建的 Data Agent 會自動建議相關聯的資料表、生成視覺化圖表與邏輯心智圖。一方面讓全體員工透過 AI 洞察到以往忽略的機會；另一方面也能完整記錄前人的分析脈絡，未來組織人員若有異動，新人也能無縫接手並持續深掘，達成系統化知識傳承的終極目標。

要讓 AI 應用場景百花齊放，背後也須開發團隊的投入。本次論壇中可發現，Google Cloud 為軟體工程帶來從 Vibe Coding 跨越到 Agentic Engineering 的顛覆變革。透過 Gemini Code Assist 的 Agent Mode 與靈活的 Gemini CLI，開發者不再只依賴單行程式碼自動補全，而是能讓 AI 代理理解系統架構、跨檔案修改並自動建立測試環境。此外，結合終端機、瀏覽器與 Agent 於一身的開發神器 Antigravity，更讓開發者在隔離的沙盒環境下平行多工，大幅縮短應用程式從設計到上線的迭代週期。

隨著開發與業務雙重加速，Google Cloud 展現更大野心欲將 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）的終極指揮中心。透過自訂觸發器與提示詞，一般員工能輕鬆串聯 Gemini 的創造力與 NotebookLM 的深度分析能力。例如，Gmail 收到特定客戶郵件時，自動做跨文件重點摘要、擬定回覆草稿，或是在會議前主動派發簡報精華，有效降低日常繁雜作業，讓 AI 真正成為主動執行任務的數位戰友。

Google Cloud AI 加速日的豐富內容可觀察到，Google Cloud 相當重視企業 AI 轉型的需求，並針對不同工作職務、場景及流程，提供相對應的 AI Agent 工具與資源。正如 Google 暨 Alphabet 執行長 Sundar Pichai 曾說：「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之中，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，在全球市場築起一道堅不可摧的營運護城河。