新加坡企業正探索用 AI 代理處理文書、軟件開發和服務流程。跟只負責寫文字或生成程式碼的 AI 助手不同，代理可以按目標串連多個步驟，甚至呼叫工具、更新資料。這有望增加工作處理能力，但企業亦要先想清楚：代理可以做乜、邊啲事情要由人把關，以及出錯時邊個負責。52

使用 AI 愈普遍，不等於生產力已經量度得到

Microsoft 的《2026 Work Trend Index》指出，66% 新加坡 AI 用戶表示，自己正在完成一年前未能完成的工作；全球比例為 58%。這是受訪者自我回報的能力變化，並非經量度得出的生產力、工作質素或盈利增幅。36

另一份報告指出，新加坡在 2026 年第一季的 AI 普及率排名全球第二，當地 63.4% 勞動年齡人口曾使用 AI。37 這反映 AI 已相當普及，但單憑這個數字，無法判斷有幾多企業已把自主代理投入實際業務，亦不能說明相關系統管治得有幾好。

至於問題提到「只有 24% 受訪者認為領導層方向清晰一致」，現有來源未能獨立核實這個確切數字及其受訪者範圍，因此不宜當作已確認的統計。Microsoft 公布的摘要則指出，新加坡的 AI 採用勢頭主要由個人帶動，企業仍有機會進一步把使用轉化成效益。36 這帶出一個實際問題：員工試用 AI 的速度，可能快過企業建立共同方向和監督機制的速度。

AI 助手會建議，AI 代理可能會落手做

AI 助手可以草擬回覆；AI 代理則可能為了完成目標而使用工具採取行動。新加坡資訊通信媒體發展局（IMDA）的 Lee Wan Sie 曾指出，代理能夠「行動」而不只是生成資訊，機構因此要界定代理的權限和管治方式。以業務流程為例，代理可能會跨系統收集資料、更新客戶紀錄，或準備付款指示。2

行動的後果愈重大，就愈要預先設定代理能存取甚麼資料、可以更改甚麼內容，以及哪些步驟必須由人覆核或批准。代理有能力做某件事，不代表企業就應該放手讓它做；自主程度應該配合任務風險。1525

IMDA 框架提出四個管治方向

IMDA 的《Agentic AI 模型人工智能管治框架》1.5 版，列出四個互相配合的方向：預先評估並界定風險、確保人類有實質問責、落實技術控制和流程，以及促進終端使用者負責任地使用。1725

落實到企業部署，可以由以下幾步開始：

• 評估用途，先定清楚界線。 考慮代理的自主程度、會接觸的敏感資料，以及出錯可能造成的後果；部署前列明可以執行哪些任務、使用哪些系統。1525
• 明確由人負責。 指定誰人負責代理，並定好哪些情況要人覆核或批准。把工作交給軟件執行，並不代表企業可以卸下使用上的責任。225
• 測試並持續監察。 在貼近實際工作的情境下測試代理，包括它如何使用工具；正式上線後，亦要留意有沒有意料之外的行為。IMDA 的測試指引特別提出，當代理能作出有實質影響的改動時，應配合人類監督和持續監察。2428
• 讓使用者了解代理的能力和限制。 清楚交代代理的用途和界線，並確保使用者知道甚麼時候要核實結果、何時需要上報問題。1725

把代理當成需要管理的數碼角色

AI 代理不應只被視為一段提示詞，加上進入企業軟件的權限。較穩妥的做法，是為每個代理設定獨立身份和明確職責，只授予完成職責所需的權限，並保留行動紀錄。這樣企業較容易查清代理獲准做甚麼，以及實際做過甚麼。1834

Microsoft 將代理身份描述為一種在其服務中驗證和授權 AI 代理的方法。34 不過，身份只是技術控制的一部分，不能代替企業監督；代理的用途、權限和表現，仍要有人負責。25

所以，Agentic AI 的生產力效益並非單靠部署就會自動出現。代理或能協助企業串連文書、開發和服務流程，但 AI 使用普及、員工表示能力有所提升，都不足以證明自主系統已帶來可量度的企業效益。要擴大應用，企業仍須按風險設定權限，安排人類問責，並做好測試和持續監察。52528

新加坡企業正探索用 AI 代理處理文書、軟件開發和服務流程。跟只負責寫文字或生成程式碼的 AI 助手不同，代理可以按目標串連多個步驟，甚至呼叫工具、更新資料。這有望增加工作處理能力，但企業亦要先想清楚：代理可以做乜、邊啲事情要由人把關，以及出錯時邊個負責。52

使用 AI 愈普遍，不等於生產力已經量度得到

Microsoft 的《2026 Work Trend Index》指出，66% 新加坡 AI 用戶表示，自己正在完成一年前未能完成的工作；全球比例為 58%。這是受訪者自我回報的能力變化，並非經量度得出的生產力、工作質素或盈利增幅。36

另一份報告指出，新加坡在 2026 年第一季的 AI 普及率排名全球第二，當地 63.4% 勞動年齡人口曾使用 AI。37 這反映 AI 已相當普及，但單憑這個數字，無法判斷有幾多企業已把自主代理投入實際業務，亦不能說明相關系統管治得有幾好。

至於問題提到「只有 24% 受訪者認為領導層方向清晰一致」，現有來源未能獨立核實這個確切數字及其受訪者範圍，因此不宜當作已確認的統計。Microsoft 公布的摘要則指出，新加坡的 AI 採用勢頭主要由個人帶動，企業仍有機會進一步把使用轉化成效益。36 這帶出一個實際問題：員工試用 AI 的速度，可能快過企業建立共同方向和監督機制的速度。

AI 助手會建議，AI 代理可能會落手做

AI 助手可以草擬回覆；AI 代理則可能為了完成目標而使用工具採取行動。新加坡資訊通信媒體發展局（IMDA）的 Lee Wan Sie 曾指出，代理能夠「行動」而不只是生成資訊，機構因此要界定代理的權限和管治方式。以業務流程為例，代理可能會跨系統收集資料、更新客戶紀錄，或準備付款指示。2

行動的後果愈重大，就愈要預先設定代理能存取甚麼資料、可以更改甚麼內容，以及哪些步驟必須由人覆核或批准。代理有能力做某件事，不代表企業就應該放手讓它做；自主程度應該配合任務風險。1525

IMDA 框架提出四個管治方向

IMDA 的《Agentic AI 模型人工智能管治框架》1.5 版，列出四個互相配合的方向：預先評估並界定風險、確保人類有實質問責、落實技術控制和流程，以及促進終端使用者負責任地使用。1725

落實到企業部署，可以由以下幾步開始：

• 評估用途，先定清楚界線。 考慮代理的自主程度、會接觸的敏感資料，以及出錯可能造成的後果；部署前列明可以執行哪些任務、使用哪些系統。1525
• 明確由人負責。 指定誰人負責代理，並定好哪些情況要人覆核或批准。把工作交給軟件執行，並不代表企業可以卸下使用上的責任。225
• 測試並持續監察。 在貼近實際工作的情境下測試代理，包括它如何使用工具；正式上線後，亦要留意有沒有意料之外的行為。IMDA 的測試指引特別提出，當代理能作出有實質影響的改動時，應配合人類監督和持續監察。2428
• 讓使用者了解代理的能力和限制。 清楚交代代理的用途和界線，並確保使用者知道甚麼時候要核實結果、何時需要上報問題。1725

把代理當成需要管理的數碼角色

AI 代理不應只被視為一段提示詞，加上進入企業軟件的權限。較穩妥的做法，是為每個代理設定獨立身份和明確職責，只授予完成職責所需的權限，並保留行動紀錄。這樣企業較容易查清代理獲准做甚麼，以及實際做過甚麼。1834

Microsoft 將代理身份描述為一種在其服務中驗證和授權 AI 代理的方法。34 不過，身份只是技術控制的一部分，不能代替企業監督；代理的用途、權限和表現，仍要有人負責。25

所以，Agentic AI 的生產力效益並非單靠部署就會自動出現。代理或能協助企業串連文書、開發和服務流程，但 AI 使用普及、員工表示能力有所提升，都不足以證明自主系統已帶來可量度的企業效益。要擴大應用，企業仍須按風險設定權限，安排人類問責，並做好測試和持續監察。52528