台大資工所博士生去北京見習
台大資工所博士生去北京見習
2006.10.15 | 科技

二十八歲的蔡銘峰,是個靦腆的大男生,彈著一手好吉他,還代表台大到微軟亞洲研究院實習一年。
根據經建會統計,台灣高科技業每年人才缺口達二.六萬名,找不到工作的卻有一.六萬人,供需失調,中間出了什麼問題?台大資工所教授陳信希表示,學術界培養出來的人才沒辦法滿足業界需要,「程度可能是一個問題,但是缺乏實戰經驗也是主因。」

台大博士生去北京見習

許多大專院校都有與國外研究機構建教合作或交換學生,國科會也經常輔助學生到國外進修,但多半都是在學術機構裡,要像北京微軟亞洲研究院這種業界與學術界的交流研究很少。
「去年我在北京參加學術會議時,碰到微軟亞洲研究院的馬維英博士,馬上跟他討論希望可以建立雙方的合作關係,」陳信希回憶。經過一番討論,馬維英建議可以用「實習生」模式來建立長期的合作關係。
陳信希一回到台灣就詢問系上的學生,是否有意願參與這樣實習生的交流計畫,「去年台大資工所總共送出兩名博士班學生到北京見習,首期先從三個月開始。」
以蔡銘峰這次長達一年的見習經驗來說,由於他的研究專長在資訊檢索領域,到北京之後加入馬維英博士的搜尋團隊。研究網路搜尋最重要的就是廣大的資料量,可是一般學術單位是無法獲得如此龐大的資料量,不過透過微軟亞洲研究院裡的資源,可以進一步應用真實世界的資料來做研究與應用,「你的研究不會是空中樓閣,真正看得到真實世界的內容,」蔡銘峰興奮地表示。
全球人才流動與以往有不同的發展趨勢,過去美國是高科技人才的天堂,隨著新興國家的經濟快速發展與生活水準改善,單向流動於美國人才市場的潮流已經改變,許多學子都學成歸國,將新的技術與觀念帶回到亞洲,變成雙向流動。
這種雙向流動在美國和中國之間尤其頻繁,主要由中國學生赴美進修,以及美商到中國投資所帶動。而到中國投資的美商,更多會用從美國留學再回去的中國人。

台灣要跟世界一流人才比

台灣資訊科技相關科系的畢業生近年來愈來愈少出國進修,失去在國際環境下的磨練機會,間接造成整個台灣科技人才的競爭力減弱。
「台灣是島國經濟,要維持競爭力就必須跨出海島格局,腳步與眼光邁向國際化,」陳信希看著會議室裡一整面牆上掛滿了台大資工系學生奪得全球軟體程式比賽冠軍的獎牌,若有所思地說。「即使是台大的學生,也不要在這個小島上自己比來比去,而是要跟全世界第一流的人才比。」
微軟亞洲研究院大學關係經理潘天佑也強調,微軟亞洲研究院的精神並不在將研究計畫商品化,重點是希望營造一個與國際同步的開放環境,以產業的廣大資源與雄厚力量,讓優秀的研究人員可以有更廣闊的學術視野。
「除了提供學術界、產業界的資料研究之外,即使見習期間結束,微軟還是希望藉由其他方式延續合作,」潘天佑舉例,蔡銘峰到北京從事的研究計畫以資訊檢索為主,與馬維英博士的「網路搜尋與資料挖掘」研究領域息息相關。為了讓研究成果繼續延展,微軟亞洲研究院更答應他把相關資料帶回台大繼續研究。

表現優異獲蓋茲邀請赴宴

蔡銘峰透過定期與微軟亞洲研究院的研究報告,將雙方的合作關係,從學生的實習交流進而更上一層變為實質的交流,為更長遠的合作打好基礎。也因為他在北京實習期間表現優異,更被推薦並入選到蓋茲家赴宴的菁英代表。
微軟亞洲研究院從一九九八年成立以來,在兩岸、日、韓等地招攬優秀菁英到北京實習。研究院裡隨時都有三百多位來自台灣、大陸、日本、韓國、新加坡等地的見習生,藉由與各國研究人員互動交流以提升學生的國際觀。

科技資訊人需要擁有國際觀

「唯有在激烈的競爭環境中,才可以激盪出更多的創意與更好的研究成果,」在掛滿獎牌的會議室裡,陳信希強調,「科技資訊人才的養成過程中,國際觀很重要。要跨越鴻溝的模式也許有很多種,但是與產業界建立關係後,要如何延伸這樣的價值,才能讓台灣的科技人才更精緻化,才是最重要的。」

往下滑看下一篇文章
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
AI全球100+台灣20
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓