隨著人工智慧（AI）技術持續演進，為解決大型語言模型（LLM）在執行複雜、多步驟任務時遇到的挑戰，一種名為「Agentic Harness」的軟體框架正成為AI應用發展的關鍵。此技術使AI模型能更自主地執行會議安排、報告歸檔、多環節業務流程等任務，引領AI邁向更深層次的自動化。
傳統AI模型在處理複雜或需長時間運行的任務時，常因缺乏記憶、無法自行調用外部工具，或難以從錯誤中恢復而受限。Agentic Harness作為AI模型的外部軟體層，能提供持久記憶、工具協調、安全防護以及多任務管理等核心功能，確保AI模型可靠運作。這使得AI代理（AI agents）在執行任務時能持續保有原始指令，並依序調用適當工具，提升執行效率與精準度。
在安全與管控方面，Agentic Harness導入「人類參與循環」（human-in-the-loop）機制，在執行關鍵操作前（例如刪除資料庫、發送大量電子郵件或信用卡扣款等），會暫停AI代理以尋求人工審核與批准。此外，Harness也能硬性編碼預設的允許動作、資料存取權限與API呼叫，並記錄所有工具操作，提供完整的稽核軌跡，強化AI應用的安全與責任歸屬。Anthropic公司推出的模型上下文協定（Model Context Protocol, MCP）便是一個新興標準，旨在規範AI代理與外部系統之間工具和上下文共享，以確保安全的互動。
AI模型本身的技術可能逐漸商品化，使得Agentic Harness成為企業建立競爭優勢（護城河）的重要關鍵。市場分析機構德勤（Deloitte）預估，Agentic AI市場規模有望在2030年達到350億美元。全球科技巨擘與新創公司正積極投入此領域，例如微軟（Microsoft）開發了AutoGen，專注於多代理會話系統；美國新創公司LangChain則推出了LangGraph，用於管理複雜的多代理工作流程；IBM的watsonx Orchestrate平台，則為受法規管制的企業提供治理和稽核追蹤功能。印度IT服務公司Hexaware於今年稍早也推出了Agentverse平台，提供超過600個企業級AI代理應用，涵蓋IT與業務營運。
觀察家指出，未來十二到十八個月內，企業將加速嘗試並規模化複雜的AI代理協調應用，而人類仍將在AI運作中扮演關鍵的監督角色。
