【記者吳雨涵／綜合報導】 AI代理（AI Agents）被認為能自動在系統間傳輸資料、觸發決策，大幅提升效率。 […]
【記者吳雨涵／綜合報導】
AI代理（AI Agents）被認為能自動在系統間傳輸資料、觸發決策，大幅提升效率。然而，這項技術也帶來嚴重的治理問題：許多AI代理在執行任務時，缺乏清楚的記錄——什麼時候做了什麼、為什麼做，全都難以追查。這不僅讓企業無法向監管機構證明系統安全合法，更可能導致鉅額罰款。隨著歐盟《人工智慧法案》（EU AI Act）將於2026年8月正式執法，IT領導者正面臨前所未有的合規壓力。
根據法案內容，高風險領域（如處理個人可識別資訊、進行金融操作）若出現AI治理失靈，將面臨重大處罰。而AI代理的「黑箱行為」正是治理漏洞的最大來源。
為降低風險，專家提出七大關鍵步驟：代理身份識別、全面日誌記錄、政策檢查、人工監督、快速撤銷權限、廠商文件透明度，以及向監管機構提供證據的準備。
技術層面已有解決方案。例如名為「Asqav」的Python SDK，可為每個代理的行動進行加密簽章，並將所有記錄連結到不可竄改的雜湊鏈（類似區塊鏈技術）。一旦有人或系統修改或刪除記錄，驗證就會失敗。此外，建立集中式、可加密的記錄系統，遠比散落在各平台的文字日誌更可靠。
IT領導者還需要建立「代理資產清單」：為每一個運行中的AI代理分配唯一識別碼，記錄其能力與授權權限。這與歐盟AI法案第9條要求「高風險AI風險管理須為持續、基於證據的過程」完全吻合。
法案第13條則要求：高風險AI系統必須設計成可被使用者理解其輸出。換句話說，企業採用的第三方AI模型不能是「不透明的程式碼區塊」，必須附帶足夠的文件以確保安全合法使用。
此外，任何AI代理部署都應具備快速撤銷功能（最好在數秒內），包括立即移除權限、中斷API存取、清空排隊任務。人工監督也至關重要——審查者必須看到足夠的上下文資訊（而非僅提示詞或信心分數），並有足夠時間干預。
多代理流程更為複雜，失敗可能發生在代理鏈中的任何環節。因此，任何使用多代理的系統都應在開發階段進行安全政策測試。
結論是：IT領導者若使用AI處理敏感資料或在高風險環境中運行，必須能回答：能否識別、依政策限制、稽核、中斷、解釋該技術的每一個面向？如果答案不明確，治理就尚未到位。