2025年在台湾谈AI，重点已经不只是“能不能生成一段文案或代码”，而是AI能不能接上企业数据、工具、权限与实际流程。iThome 2025 CIO大调查指出，企业AI投资比去年增长39%，平均由819万元增加到1,140万元；同份资料也点名代理型AI、RAG、AIOps与AI增强软件工程等采用升温方向。^[1]

对营销人与工程师来说，这意味着学习重点正在从“会用工具”转向“会设计流程”。营销要思考内容、素材、客服、活动与品牌治理如何被AI重新组织；工程则要处理RAG、Agent架构、权限、可观测性、运维和模型部署等更系统化的问题。

先说清楚：这不是官方热门排行榜

目前可见的公开资料中，并没有一份专门针对“台湾营销人员”或“台湾工程师”的官方AI研究主题排行榜。因此，下面9个方向不是严格排名，而是以台湾CIO调查、服务业生成式AI采用资料、CIO Taiwan／IDC趋势、INSIDE AI Agent白皮书与资策会MIC趋势交叉整理出的优先研究清单。^{[1][2][4][6][11]}

阅读台湾繁体中文资料时，也要留意一些用词差异：台湾常说“行销”“软体”“维运”，在简体语境里大致对应“营销”“软件”“运维”。本文使用简体中文表述，但保留AI Agent、RAG、AIOps、SLM等行业通用缩写。

9个方向一览

更适合谁先追	主题	为什么值得关注	第一个该问的问题
营销	生成式AI内容工作流	台湾服务业已有16%的企业在正式环境采用生成式AI。[2]	哪些文案、客服、社群、EDM或知识整理任务可以标准化？
营销	AI Agent营销自动化	INSIDE指出，企业不再只满足于跟AI“聊天”，而是要求AI开始“做事”。[6]	哪些流程能拆成读数据、规划、产出、执行与回报？
营销	多模态内容与素材流程	CIO Taiwan引述IDC指出，企业将偏好可同时处理图片、影像与文字的模型。[4]	文字、图片、视频素材能否进入同一套企划与审核流程？
营销	ROI、预算与幻觉治理	INSIDE白皮书提到企业面临“70.9%的预算迷雾”与AI幻觉信任危机。[6]	AI对速度、质量、成本与品牌风险的影响如何量化？
工程	AI Agent／代理式AI系统设计	iThome指出，代理型AI比去年多了2成企业采用。[1]	如何设计工具调用、权限、状态、观测性与人工接管？
工程	RAG／检索增强生成	iThome将RAG列为生成式AI相关、采用增长明显的新兴技术之一。[1]	模型回答如何连接可检索资料，并让依据可追踪？
工程	AI增强软件工程	iThome点名AI增强软件工程，应用包含辅助开发、调试到测试。[1]	AI如何进入开发、调试、测试、文档与代码审查流程？
工程	AIOps／AI运维	iThome指出，更多台湾企业想用AIOps优化IT运维。[1]	AI能否协助事件摘要、异常检测、告警分流与排障？
工程	SLM／小语言模型与多模型部署	CIO Taiwan引述IDC指出，企业会依场景需求使用SLM，多模型应用也会成为常态。[4]	哪些任务需要大模型，哪些任务适合小模型或模型路由？

营销人要看：从内容生成器到可治理流程

1. 生成式AI内容工作流

对营销团队来说，生成式AI仍然是最容易入门的方向，但研究重点已经不只是提示词。iThome服务业新兴技术资料指出，台湾服务业是积极拥抱生成式AI的产业之一，已有16%的服务业企业在正式环境中采用生成式AI。^[2]

这对营销人的启发是：不要只把AI当成一次性的文案生成器，而要把文案、客服回复、社群贴文、EDM、产品说明和内部知识整理，设计成可重复、可审核、可追踪的工作流。单次产出变快当然重要，但能不能稳定嵌入团队流程，才更接近企业真正导入AI的现场。

2. AI Agent营销自动化

AI Agent是营销、产品和工程团队都需要理解的共同语言。INSIDE的2025白皮书指出，企业不再满足于跟AI“聊天”，而是要求AI开始“做事”；该白皮书也将AI Agent描述为具备感知、规划、行动与反思能力的“数字协作者”。^[6]

放到营销场景，下一步不是只让AI写一篇贴文，而是让AI读取数据、规划任务、生成内容、触发流程，并在关键节点交由人类审核。技术上，AI Agent也可以通过知识图谱、RAG、API查询等工具，提升获取和处理信息的能力。^[3]

3. 多模态内容与素材流程

CIO Taiwan引述IDC指出，多模态会是2025年企业关注的GenAI趋势之一，企业将偏好可同时处理图片、影像与文字等不同信息的模型。^[4]

这对营销的意义很直接：内容策略不应停留在文字生成。产品页、广告素材、短视频脚本、客服知识、社群视觉，都可能被放进同一套多模态流程中，完成企划、产制、检查和再利用。越是素材密集的团队，越需要提前思考命名、版本、授权、审核和品牌一致性。

4. ROI、预算与幻觉治理

AI越接近正式环境，越会遇到成效衡量与风险控制。INSIDE白皮书提到，企业一方面面临“70.9%的预算迷雾”，另一方面也面临对AI幻觉的信任危机。^[6]

因此，营销人员不能只看产出速度，还要同步研究三件事：AI是否真的缩短了制作周期，输出是否符合品牌与事实，成本是否能追踪到活动或流程层级。所谓AI幻觉，简单说就是模型把不确定甚至错误的内容说得像事实；在营销语境中，这可能影响广告合规、品牌信任和客户体验。

工程师要看：从模型调用走向系统设计

1. AI Agent／代理式AI系统设计

对工程师来说，AI Agent的核心不是一次漂亮回答，而是系统能否稳定完成任务。iThome指出，代理型AI比去年多了2成企业采用；INSIDE也把AI Agent放在企业从“聊天”走向“做事”的转折点上。^[1][6]

优先研究的问题包括：工具调用、API串接、任务规划、状态保存、错误恢复、权限控制、可观测性与人工接管。换句话说，Agent不是一个提示词模板，而是一套需要工程化管理的系统。能否处理失败、越权、重复执行和异常回退，会决定它是演示用demo，还是能进入企业流程的产品。

2. RAG／检索增强生成

RAG仍是工程师最值得打基础的方向之一。iThome将RAG列为生成式AI相关、采用增长明显的新兴技术，显示企业导入AI时，会持续关注模型如何连接内部资料与回答依据。^[1]

可研究的问题包括：资料来源如何整理，检索结果如何排序，回答如何附上依据，如何评测正确率，以及如何处理过期或互相矛盾的知识。只要AI要从聊天工具变成企业知识入口，RAG通常就是工程团队绕不开的架构题。

3. AI增强软件工程

iThome明确把AI增强软件工程列为采用增长明显的主题之一，并点出其应用包含辅助开发、调试到测试。^[1]

因此，工程师不应只把AI coding tool当成自动补全工具。更值得研究的是：如何让AI参与测试用例生成、错误分析、重构建议、文档更新、代码审查，以及团队内部开发知识的沉淀。对研发团队而言，真正的价值往往不在“少写几行代码”，而在缩短从需求、实现、测试到维护的整体循环。

4. AIOps／AI运维

iThome指出，在生成式AI浪潮带动下，更多台湾企业开始想采用AIOps，用AI优化IT运维。^[1]

AIOps的价值不只在自动化告警，也在于把日志、监控、事件记录与运维知识串起来，协助事件摘要、异常判断、可能原因分析与排障流程加速。对工程与SRE团队来说，这是AI从开发端延伸到运营端的重要方向。

5. SLM、小语言模型与多模型部署

CIO Taiwan引述IDC指出，并非所有企业都需要大型语言模型；企业将依场景需求灵活运用小语言模型，且多模型应用会成为企业发展AI模型的常态。^[4]

这代表工程师要研究的不只是模型能力排行榜，而是部署策略：哪些任务交给大型模型，哪些任务交给小模型，什么时候需要多模型路由，怎样做成本与质量评测。如果团队接近硬件、终端或基础设施，也可以延伸关注边缘AI；资策会MIC提到，2025年AI PC与AI手机将加速渗透，AI走向边缘也会带动AI芯片更多样化。^[11]

想追台湾繁体中文资料，可以从这些关键词开始

如果你想优先跟踪台湾本地的繁体中文内容，检索时可以同时使用台湾常见写法和简体常见写法。以下关键词对应到台湾CIO调查、ICT趋势与AI Agent白皮书中反复出现的主轴。^[1][4][6]

• 生成式AI、GenAI、生成式人工智能、AI内容工作流
• AI Agent、人工智能代理人、智能体、代理式AI、Agentic AI
• RAG、检索增强生成、企业知识库问答
• AI增强软件工程、AI辅助开发、AI测试、AI coding tool
• AIOps、AI维运、AI运维、IT运维自动化
• 多模态AI、Multimodal、文字图片影音模型
• SLM、小语言模型、多模型应用、模型部署选型
• AI治理、AI幻觉、ROI、预算控制、品牌风险

建议学习顺序

营销人员可以先把生成式AI内容流程标准化，再研究AI Agent如何串接任务与工具，接着把多模态素材和治理机制纳入同一套流程。这个顺序呼应了服务业正式采用生成式AI、企业关注多模态模型，以及AI Agent从聊天走向做事的趋势。^[2][4][6]

工程师可以先掌握RAG与AI辅助开发，再往Agent系统设计、AIOps与多模型部署深入。这个顺序更贴近iThome点名的采用增长主题，以及IDC对SLM与多模型应用的观察。^[1][4]

如果你负责产品或导入，最重要的不是先问“哪个模型最强”，而是先选一条可衡量的工作流程：输入是什么，AI要做什么，谁负责审核，成功指标是什么，失败时如何回退。INSIDE白皮书提到的预算不确定性与幻觉信任危机，正是AI从展示走向产品化时最需要处理的问题。^[6]

常见问题

台湾有针对营销人的AI官方热门排行榜吗？

以本文采用的公开资料来看，没有一份只针对台湾营销人员的官方热门研究主题排行榜。比较可靠的做法，是交叉参考企业CIO调查、服务业采用现况、ICT趋势与AI Agent白皮书，再整理出较高频、较贴近导入现场的主题。^[1][2][4][6]

为什么AI Agent、RAG、多模态特别值得优先追？

AI Agent对应的是企业从“跟AI聊天”走向“让AI做事”；RAG对应的是模型如何连接可检索资料与企业知识；多模态则对应文字、图片、影像等素材与资料类型进入同一套AI流程。^[1][4][6]

工程师只学提示词够吗？

不够。提示词仍有价值，但台湾企业趋势资料中更明显的工程主题，是RAG、AI增强软件工程、AIOps、Agent架构与SLM／多模型部署策略。^[1][4]

结论

2025年台湾AI研究与导入的主轴，正在从“单次生成”转向“接上流程”。营销人要看内容工作流、Agent自动化、多模态与治理；工程师要看Agent、RAG、AI辅助开发、AIOps与模型部署。把这些能力拼在一起，才更接近台湾企业把AI从试用推向落地时真正需要补上的那块拼图。^[1][4][6]