今晧實業旗下湧現智庫Agatha首創Triple Loop架構 Company 360串聯AI Agent、人員核准與企業內控資安

記者陳金金 / 台北報導

今晧實業（3011）旗下湧現智庫9月15日舉辦「Emergence Day 2026｜製造業AI商用實戰論壇」，從製造業實際營運出發，分享企業如何讓AI從單點工具真正走進工作流程。會中並揭露AI平台Agatha的首創之「Triple Loop架構」及核心功能「企業360（Company 360）」，同時掌握企業用AI agent、人員核准與企業內控資安流程之三環框架。

今晧集團暨子公司湧現智庫董事長石浩吉基於本身上市公司的AI導入落地經驗，於論壇中首度發表「Triple Loop Engineering」治理框架，將AI治理拆成三迴路機制：AI Loop負責推理與執行，在判斷精準度與使用成本之間取得平衡；Human Control Loop保留重大決策的人員核准權；Governance & Security Loop則延續企業既有的內控與資安規範，讓AI在明確的權責與規則下工作。

從40年製造經驗出發，串接AI與既有營運

今晧董事長石浩吉表示，今晧從連接線材製造起家，累積超過40年製造業經驗。近兩年經過積極的AI相關投資併購與轉型，已順應Nvidia黃仁勳提出的AI五層蛋糕框架，針對AI晶片、GPU算力中心(AIDC)建置、AI語言模型與影片生成、AI agent與Physical AI等應用場景皆有對應之子公司或轉投資來完整布局，其中湧現智庫的Agatha即為今晧集團對AI agent於企業應用場景的核心產品。

石浩吉在此次論壇進一步將主題聚焦在湧現智庫的AI agent場景，從目前最新的六種AI agent架構 : 單Agent、ReAct、Plan&Execute、Multi-agent、Router+Skills、Graph Flow等核心框架逐一分析其演進與適用場景，並說明本論壇強調的「Triple Loop架構」如何以高精準度、低Token成本以及資安/內控最適配的原則落實於湧現智庫的AI核心產品Agatha 平台之中。

▲今晧實業董事長石浩吉基於本身上市公司的AI導入落地經驗，於論壇中首度發表「Triple Loop Engineering」治理框架。( 圖/業者提供 )

Agent進入工作流程，用Triple Loop建立可控治理機制

當AI從資訊查詢進一步走向任務執行，企業也更關注Agent如何接進既有營運。根據湧現智庫蒐集的企業關注議題，57.7%關心Agent應用場景，43.8%關注AI治理，39.7%則希望了解AI如何與ERP、MES等既有系統串接。

湧現智庫技術長傅子維指出，不少企業AI專案最後停留在展示或概念驗證階段，問題往往不在AI能不能完成任務，而是能否真正接進日常工作、導入成效是否可以衡量，以及遇到例外狀況時，企業是否有清楚的人員介入與決策機制。要讓AI真正成為企業營運的一部分，除了具備執行能力，也必須建立可交付、可衡量與可管理的運作方式。

傅子維以急單採購為例，說明三個迴路如何在實際工作流程中協作。AI可讀取詢價內容，查詢ERP庫存與供應商資料後提出建議；若遇到首次交易供應商，或採購金額超過原有核決門檻，則轉由主管審核。企業因此可以讓AI承接適合自動化的工作，同時保留既有核決制度與重要決策的人員把關。

企業360整合逾500萬筆資料，AI從資料查詢走向營運決策

企業若要讓AI進一步支援營運決策，前提是先把原本分散在不同來源的企業資訊串接起來。湧現智庫商務開發副總經理林書琦於論壇介紹AI平台Agatha內開箱即用的代理人數據基座「企業360（Company 360）」，讓使用者可從單一入口掌握公司本身、客戶、供應鏈、產業全貌，不必再逐一搜尋、彙整不同資料來源。

目前企業360整合逾20個政府資料源，累計超過500萬筆資料，涵蓋台灣2,629家上市、上櫃及興櫃公司。除了公司登記與財務資料，也整合產業鏈、進出口、投資、政府採購及ESG等公開資訊。使用者可透過自然語言查詢，進一步應用於市場研究、潛在客戶開發、供應商查核與風險篩查。

林書琦表示，企業進行市場或商業分析時，需要的不只是找到資料，更重要的是理解不同資訊之間的關係。例如，在評估一家潛在客戶或供應商時，使用者不再只依賴分散的CRM或ERP數字，要能同時掌握公司的營運資訊與上下游產業變化與競品動態脈絡。企業360希望讓AI從「找到資料」進一步協助使用者掌握企業內部與產業動態全貌、動態分析市場變化，創造即時性資訊落差優勢，將代理式AI真正運用到營運決策。

製造業AI實證：資料查詢縮短逾90%、異常溯源降至分鐘級

在製造業實際應用上，湧現智庫已協助企業將AI導入既有營運流程。電子零組件業透過AI串接ERP與CRM後，資料查詢時間縮短超過90%；電力設備製造業則將原本散落於Excel中的生產履歷建立成可查詢的企業知識，使異常溯源時間從至少兩週縮短至分鐘級。

金屬工業研究發展中心也分享製造業經驗傳承案例。2024年，該中心與湧現智庫合作，協助一家金屬切削加工廠利用歷史訂單與製程資料追蹤及預測刀具磨耗。當資深老師傅退休、新進人員尚未熟悉製程設定時，系統可比對過往資料並提供加工係數建議，使原本仰賴個人經驗的判斷，逐步轉化為企業可累積與傳承的數位知識。

當企業AI走向落地，資安治理與轉型資源同步到位

當AI從試點走向實際營運，企業除了思考如何把AI接進既有流程，也要面對資安風險與導入資源等實務問題。AIFT商務合作總監廖志偉於論壇中提醒，當AI開始存取企業資料並執行任務，資安防護不能只停留在事後查核。若等到事件發生後才檢查大量系統紀錄，往往難以及時降低風險，更重要的是在AI執行過程中就能辨識異常行為並即時攔阻。

金屬工業研究發展中心則從轉型資源角度指出，政府相關資源近年逐步聚焦AI導入與深化，企業可依照自身營運需求，尋找適合的導入與輔導資源。

湧現智庫表示，企業導入AI的下一階段，重點在於能否讓AI走進日常工作流程、產生可衡量的效益，並讓既有的人員決策與治理機制同步跟上。