新北幼兒園群聚再增5例、累計15人確診!侯友宜:若染Delta取消內用
新北幼兒園群聚再增5例、累計15人確診!侯友宜:若染Delta取消內用

9月7日更新

新北市長侯友宜表示,新北某幼兒園群聚案,今(7)天新增2名幼兒、3名家長確診COVID-19(2019冠狀病毒疾病),已共15人確診。

他說,幼兒園群聚案視同最早在印度發現的Delta變異株疫情,全力備戰,目前已182人送到防疫旅館採檢,其中162人陰性,其他還在陸續採檢;一旦確認是Delta疫情,新北餐廳內用立刻取消。

8月16日更新

台北市副市長蔡炳坤今天宣布,台北市高中以下學校、幼兒園將於9月1日如期開學,若COVID-19疫情警戒是第3級,將採用線上開學,不過目前已降到二級,因此會以實體開學為主。

蔡炳坤指出,開學後,課程進行應全程戴口罩,中午用餐時間則要有隔板。此外,若學生若要拿下口罩,必須非常謹慎,所以吹直笛這種課程,原則上以音樂欣賞或老師示範等不拿下口罩的教學方式為主;籃球等戶外體育課程則配合中央規範,只要中央沒開放,北市就不會開放。

蔡炳坤指出,根據調查,預估會有10-15%的學生請防疫假在家學習,換算起來每班大約會有5人缺席,為了兼顧這些學生的受教權,目前有3個方案可讓學校準備,希望以多元、彈性、適性為原則。

而在新北市部分,新北市長侯友宜也宣布,高中以下學校9月1日實體上課,全程配戴口罩;教育局長張明文表示,若有一例確診,班級停課14天,若有2例確診,全校停課14天。

張明文也說明,校園內除了飲水用餐外,全程配戴口罩、游泳課暫停,校外人員不入校,校園場地暫不開放及租借

。新北市特別提出學校有開學暖身週,也就是第一週對學生學業進行補救教學跟學習,加強學習輔助。第二個原則是整個學校的各種活動一律以線上為原則者。

他強調,新北市幅員廣大,有都市及偏鄉,基本上,在防疫1和2級警戒下是採實體授課,3級警戒全國停課時,若有全區零確診個案的偏鄉學校或小校,並沒有停課的必要,只要經學校防疫小組的討論,仍可採取實體授課,以符合各級學校的需求。

5月15日原報導

近幾日新冠肺炎疫情不斷升溫,有許多業者受到影響,無論是遭到指揮中心要求停業,或是顧客減少造成生意不佳,有些老闆因此要求直接放無薪假,讓員工無所適從。對此勞動局局長陳信瑜表示,因為疫情而產生減少工作的情形,建議勞資雙方可以先協議減班休息,並且透過網路通報,由勞動局來協助雙方爭取中央補助。

陳信瑜也提醒,減班休息期間的工資、工時都可以由雙方另行約定,但是雇主仍要注意雙方約定的薪水不可以低於基本工資,減班休息的協議也應該書面通報,以明確雙方權利義務。另外,如果受疫情影響,雇主有資遣勞工的必要,也應該要依法事先進行預告並且給予勞工資遣費。

雙北停課,家長一人可請防疫照顧假

另外,雙北市皆在今(17)日宣布高中以下學校明起停課,勞動局也指出,為避免「12歲以下」學童無人照顧,以及如有就讀高級中等(含高中、高職、五專、一、二、三年級)或國民中學而「持有身心障礙證明」之子女,有照顧需求,或是就讀短期補習班、幼兒園及兒童照顧服務中心等教育機構,幼童比照高級中等以下學校規定停課者,或家長自主替幼兒請假,而產生照顧子女需求者,家長其中1人可向雇主申請防疫照顧假。

根據規定,前述家長,包括父母、養父母、監護人或其他日常實際照顧兒童之人(如祖父母)。

另外,由於防疫照顧假不支薪,除申請防疫照顧假外,勞工亦得依現行各類人員所適用之請假規定以事假(或家庭照顧假)、休假或加班補休辦理。陳信瑜局長強調,各事業單位對所屬人員依前開規定所申請之各項假別,均應予准假,且不得影響考績或為其他不利處分。

而先一步宣布停課的國九、高三學生,因其照顧不適用防疫照顧假,如果家長仍有需求,可以申請家庭照顧假,全年以7日計算,而家庭照顧假薪資依事假規定,雇主可不給予薪資,但不可以因為勞工請「家庭照顧假」而視為缺勤,影響全勤獎金考績或其他不利處分。

陳信瑜還提到,現在雙北市,尤其是萬華區,是疫情比較嚴重的區域,雇主應該依指揮中心的企業指引,作好員工的健康管理,多多利用科技工具,員工如果有不舒服或是照顧家人的需求,都應該讓員工可以請假;如果雇主因為超前部署,要求勞工去進行篩檢或是自我隔離,都屬於可以歸責雇主的情形,應該要照給薪水,以免爭議。

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #防疫應變措施
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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。

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