走訪這屆 AI EXPO，延續上一篇 AI EXPO 2026 現場直擊 1，從雲端走向地端，AI Agent 與企業資安交匯，最深刻的感受是。AI 市場已經正式告別了單純展示生成能力的火力展示階段，全面轉向解決企業實際業務問題的落地執行階段。過去企業在導入 AI 時面臨的諸多挑戰，包含幻覺（Hallucination）、內部知識孤島、以及最關鍵的資料外洩風險，如今在展場中都有了更成熟的應對方案。
綜合現場各家業者的展出內容，2026 年企業 AI 應用的最新趨勢，CyberQ 歸納為以下幾個重點：
代理式 AI (Agentic AI) 與 RAG 成為企業知識管理主要選項
從通用型大語言模型轉向高度專業化、具備行動能力的 AI，是今年展場的一大主軸。傳統的問答機器人已無法滿足企業需求，取而代之的是能夠結合企業內部資料、並自動執行工作流程的代理式 AI。
企業級 RAG 的普及： 包含統一資訊 (uni-PIC) 展示的企業級 RAG 技術，以及網創資訊 (NETRON) 展出的企業 AI 知識管理系統，都強調透過檢索增強生成（RAG）技術，讓 AI 能精準讀取企業內部的龐大資料，解決傳統模型容易產生幻覺的問題。
從 Copilot 到 Agent： FPT 與 Progress 皆不約而同地主打「Agentic AI（代理式 AI）」與 AI 協作平台。這意味著 AI 系統不再只是被動回答問題，而是能根據指令自主規劃步驟、調用 API，甚至跨系統執行任務。例如「懶辦公室 (Lazy Office)」提出的自動化整合方案，正是利用 AI Agent 重新定義工作效率的最佳化過程。
代理式 AI (Agentic AI) 的底層開發架構
從開發者的視角來看，本次展覽會場中許多廠商主打的 AI Agent，其底層開發架構通常涵蓋了四個關鍵模組的深度整合。
大腦核心與路由層 (LLM Reasoning & Routing)，代理式 AI 不再只是單向生成文字，而是將 LLM 視為推理引擎。透過提示工程（Prompt Engineering）搭配思維鏈（Chain of Thought, CoT）技術，Agent 能夠在接收任務後，自主拆解步驟、規劃路徑，並決定下一步該呼叫哪一種工具。
記憶與檢索機制 (Memory & RAG)，為了讓 AI 具備脈絡理解能力，開發架構中必須實作短期記憶（對話歷史區塊）與長期記憶。結合展場中統一資訊 (uni-PIC) 與網創資訊 (NETRON) 等廠商強調的企業級 RAG 技術，透過將大量企業內部文件向量化並存入向量資料庫（Vector Database），AI 能在執行任務前先檢索出高度相關的內部知識，大幅降低幻覺發生率。
工具調用與 API 整合 (Function Calling)，這是 Agent 得以「採取行動」的關鍵。開發者必須為 AI 預先定義好各類 API 介面（如寄送郵件、查詢 ERP 庫存、操作 CRM 系統），當 LLM 判斷需要外部資訊時，便會精準輸出對應的 JSON 格式來觸發 API 執行任務，例如「懶辦公室 (Lazy Office)」提出的自動化方案，正是奠基於此種跨系統的串接能力。
沙盒執行與護欄機制 (Sandboxing & Guardrails)，針對自主執行的 AI，必須在架構中導入中介層（Middleware）來審查 Agent 的每一個動作。無論是程式碼生成後的自動測試，或是對外部系統的寫入操作，都必須在隔離的沙盒環境中執行，並設定嚴格的權限邊界（RBAC），避免 AI 產生不可預期的破壞。
資安合規與私有部署：企業 AI 應用的不妥協底線
在評估任何新技術時，安全性永遠是優先考量。在 AI 工具滿天飛的現在，如何確保企業機密資料不外流，成為各家大廠與供應商必須回答的考題。
資料落地的私有部署需求： Tribo 在其 AI 團隊通訊平台中，特別將企業級資料安全與支援私有部署 (Private Deployment)列為核心功能。這反映了金融、醫療或高科技製造業對於內部機密資料上雲的疑慮，在內部網路環境中部署開源模型或地端 AI 方案的需求正快速成長。
防範 AI 時代的新型威脅： 水能載舟亦能覆舟，攻擊者同樣在利用 AI 產生更逼真的釣魚郵件與社交工程攻擊。易璽科技 (KnowBe4) 展出的資安意識培訓與社交工程演練平台，特別強調符合 ISO/IEC 27001 規範，精準切中了 AI 時代下「人」往往是最大資安漏洞的防護重點。企業在導入 AI 的同時，也必須透過網路流量可視化與身分驗證機制的升級，來防範潛在的自動化威脅。
雲地協作與底層基礎架構：邊緣 AI 視覺與地端儲存的雙管齊下
除了軟體層面的 Agent 開發與資安防護，AI 的落地更仰賴穩健的底層 IT 基礎架構。現場觀察到，無論是雲端服務大廠還是傳統網路儲存設備商，都在積極佈局「雲地整合」與「邊緣運算（Edge AI）」，這也是企業在實務執行上必須考量的關鍵拼圖。
邊緣 AI 視覺與既有設備的活化，CyberQ 看到在 AWS 聯合創新中心（Joint Innovation Center）的展區中，可以看到如城智科技 (aira) 展出的 AI 視覺解決方案。從實務導入的角度來看，企業或智慧城市在升級安防監控時，最怕的就是全面汰換硬體帶來的高昂成本。這類方案強調結合現有攝影機，透過邊緣運算賦予傳統影像設備精準的人臉辨識與軌跡追蹤能力，不僅大幅降低了初期建置門檻，也提升了系統的即時反應力。
地端儲存轉型為 AI 知識引擎也是重點，作為企業 IT 架構與災備核心，儲存設備也正在經歷深度的 AI 化。威聯通科技 (QNAP) 這次不僅強調其企業級備份重要品牌的角色，更打出了「AI 革新儲存」的口號。這點與前面提到的資料安全與私有部署趨勢高度呼應。當企業要在內部建立專屬的 RAG 系統時，大量內部文件與向量化資料必須有一個安全、高可用且具備快照還原能力的儲存載體。
NAS 設備不再只是冷資料的存放地，而是化身為「企業地端 AI 知識平台」，透過硬體原生整合的 AI 搜尋與邊緣運算能力，讓企業能在完全封閉的內網環境中，以最符合資安合規的方式建構企業大腦。
IT 與 OT 的深度融合：智慧製造與綠色工業的雙軸轉型
除了軟體與辦公室應用，AI 在傳統產業與製造業（OT 領域）的整合也展現了強大的商業價值，特別是在結合 ESG 永續發展的目標上。
精準控制與效能提升： 慧穩科技 (APLEX) 與基士德聯合展示的「精確加藥套裝方案」，利用 AI 進行水處理廠的精準投放控制，穎杰科技 (EJ Technology) 則聚焦於綠色工業應用與智慧工廠升級。這顯示 AI 已經深入工廠生產線，透過分析感測器收集來的資料，達到節能減碳與製程最佳化的雙重目的。
資料價值的深度挖掘： 無論是 IT 或 OT，底層都需要強大的資料治理能力。大數據 (BIG DATA) 公司提出的「智慧資料價值鏈」，強調從資料導入、分析到決策洞察的完整生態系，證明了沒有乾淨且結構化的資料，就沒有高品質的 AI 產出。
CyberQ 觀點
本屆 AI EXPO 可以看到企業勢必得採用 AI ，把應用整合到公司內部的環境去是優先選項了，或多或少能夠節省成本和提高效率，但也是要看產業的類型和工序的設計。CyberQ 認為，這是一次產業重夠，以及各家公司企業體質重新健檢和再活化的機會。
結合 RAG 架構的專屬知識庫、具備完整 Function Calling 能力的自動化 AI Agent、謹的資安合規與權限管控機制，以及與產業深度結合的 IoT 應用，將是未來幾年科技市場發展的核心驅動力。對於企業、IT 與資安團隊而言而言，現在正是盤點內部資料資產、制定 AI 資安政策，並開始小規模導入驗證 / POC 的關鍵時刻。
