AI 代理已進入正式運作的企業網路，但思科調查指出：自主權仍要有邊界

網路出問題時，AI 不再只是跳出警示、等待工程師處理。思科公布的一項由 Omdia 執行、訪問 1,000 名 IT 與網路維運主管的調查顯示，一部分企業已讓 AI 代理在正式運作的網路環境中採取行動。對維運團隊而言，問題正從「要不要用 AI」轉向「哪些事可以交給它做，以及如何查核」。23

從提出建議，走向實際處置

思科指出，75% 的受訪組織已將 AI 用於網路維運；其中，51% 正在正式運作的環境中使用能採取行動的代理式 AI，而不只是接收系統建議。另有 84% 預期在未來 12 個月內轉向由 AI 主導的維運模式。84% 是對未來的預期，不代表目前已完成轉型。27

傳統 AIOps（以 AI 輔助 IT 維運）主要提供警示與建議；思科所稱的 AgenticOps，則讓代理進一步分析問題並採取行動，同時由維運人員監督。已在正式環境使用代理，也不等於交給它不受限制的權限。5

為何維運團隊需要的不只是更多警示？

95% 的受訪企業認為，現有 AIOps 工具已跟不上需求。思科指出，受訪組織平均每天收到約 4,100 則監控警示，超過一半與網路有關；若人工清理其中的網路警示，按每名人員每天約處理 21 則估算，約需 100 名 IT 專業人員。2328

難處也在於線索分散。排查故障可能需要對照網路、雲端服務、網際網路連線與資安系統的資料。代理若能串起這些訊號，就可能協助人員判斷下一步；若只是新增一個發送警示的工具，便無法解決跨系統掌握狀況的問題。57

在思科描述的工作流程中，代理可偵測異常、關聯即時資料、提出或執行處置，再檢查結果。維運人員的工作因此可能從逐一整理警示，轉向監督調查與決策過程。不過，這是思科描述的產品能力，調查並未證明每一家部署代理的企業都已縮短故障處理時間或減少人力需求。78

AI 工作負載也可能增加網路壓力。在另一項獨立預測中，思科估計，若代理式 AI 持續普及，企業網路流量到 2035 年可能增至九倍。這是流量預測，不是這次 Omdia 維運調查量到的結果。10

自主權愈高，愈需要看得見、管得住

約五分之四的受訪者表示，可接受代理擔任高度或完全自主的角色，其中近四分之一可接受代理在沒有人員即時介入的情況下行動。但超過三分之二要求系統詳細解釋代理採取的行動；86% 認為，單一整合平台比再增加一套獨立工具更有效。34

實際操作上，團隊需要知道代理看到了什麼、為何提出變更、何時須經人員核准、實際做了什麼，以及結果是否符合預期。政策限制、核准關卡、操作紀錄與緊急中止機制，才能讓自主權受到管理；獨立報導也指出，受訪者普遍期待這類防護措施。817

**關鍵不只是讓 AI 更快動手。**這份調查顯示，能在正式網路環境中行動的代理已有一定採用程度，警示負擔則是推動因素之一。接下來要驗證的是：當代理承擔更多維運工作，團隊能否持續理解、查核並適時介入它的決策。238