一家 400 人的香港保險經紀公司正準備與監管機構會面。營運總監向 IT 總監提出一個看似簡單的問題：公司目前究竟有多少個 AI 代理在運作？
市場部建立了三個代理，營運部使用供應商的理賠分流機械人，財務部有代理每晚對賬。沒有人能列出完整清單，更說不清每個代理由誰負責。
這就是「AI 代理蔓延」。本文解釋它的定義、為何在 2026 年升級為董事會議題，並提供一套經得起審計的代理清冊框架。
什麼是 AI 代理蔓延？
AI 代理蔓延，是指 AI 代理在機構內不受控制地增長，缺乏集中記錄、明確負責人及管治。不同團隊在不同平台各自建立代理，結果沒有人掌握完整名單，也無法說明每個代理能存取什麼、是否仍然創造價值。
身份管理公司 Okta 將代理蔓延定義為缺乏集中追蹤與管治的 AI 代理擴散。代理不只回答問題，還會調用工具、寫入系統。
蔓延是成功的副產品：每個平台都管得好自己的代理，卻看不到其他平台的代理。至於代理如何證明身份，可參考我們的 AI 代理身份解析。
為什麼代理蔓延在 2026 年成為董事會議題？
代理蔓延之所以進入董事會，是因為採用速度遠超監督能力。2026 年多項調查顯示，幾乎所有機構都在使用 AI 代理，但只有約五分之一保持實時記錄。一旦代理出錯，管理層無法迅速說明它接觸過哪些系統、由誰批准。
--- Bigeye 引述 OutSystems 2026 年 1 月調查：96% 機構已使用 AI 代理，但只有 21% 設有實時登記冊。
--- Technology Magazine 引述 IBM 研究：不足五分之一機構擁有完整且最新的 AI 系統清冊。
--- Dataiku 調查顯示，87% 英國科技主管同意員工建立代理的速度快於中央管治。
Dataiku 行政總裁 Florian Douetteau 直言：問銀行有多少台伺服器，答案精確無誤；問它運行多少個 AI 代理，得到的只是猜測。
代理蔓延如何在香港形成合規風險？
在香港，代理蔓延會直接轉化為《個人資料（私隱）條例》風險。私隱專員公署 2026 年循規審查發現，95% 受查機構使用 AI，約半數同時使用三個或以上 AI 系統，但制定 AI 政策及在董事會討論 AI 的比例均告下降。
根據 Mayer Brown 的分析，制定 AI 政策的比例由約 63% 跌至 50%，董事會層面討論 AI 的比例按年下跌約 25 個百分點。
公署亦指出代理式 AI 風險較高，建議只授予最低必要權限、隔離運行環境、使用前審核插件，並保留人工最終決策。然而，這些措施無法套用在一個你根本不知道存在的代理上，清冊是一切管控的前提。
如何建立代理清冊？五欄位框架
每個代理只需先記錄五個欄位：負責人、用途、數據、權限及價值。資料可從平台管理後台、採購紀錄及部門申報收集，再劃分風險級別。對中型企業而言，首份清冊通常是四至六週的工作，而不是軟件項目。
--- 負責人：一位具名業務負責人，而非團隊或供應商。
--- 用途：一句話說明業務任務。
--- 數據：讀取哪些系統，是否涉及個人資料。
--- 權限：能更改或發送什麼。
--- 價值：證明值得運行的指標及檢討日期。
風險分級方面，接觸客戶、個人資料或資金的代理屬第一級，上線前須認證並定期測試；產出經人工覆核的屬第二級；沒有寫入權限的個人工具屬第三級，登記一行即可。
這套清冊對應 NIST AI 風險管理框架 GV.1.6 的要求；據 Bigeye 引述，Gartner 亦把建立集中清冊列為管理代理蔓延的第二步。
香港企業的代理管治實際是怎樣的？
不同行業的重點各異：金融機構關注個人資料與模型風險，物流集團關注能修改貨運或賬單紀錄的代理，物業管理公司則關注住戶資料與供應商工具。共通點是每個代理都必須有具名負責人及風險級別。
一家地區銀行在四個平台找到 34 個代理，其中六個接觸客戶資料，於是先為它們完成認證，並刪除九個重複代理。
一家物流集團發現有代理直接更新運輸系統的派送狀態，卻從未獲批寫入權限。正確做法是指定負責人、收窄權限並記錄改動，而非一關了之。存取模型的考量可參考我們的 零複製 AI 解析。
機構處理代理蔓延時最常犯哪些錯誤？
最常見的錯誤包括：一刀切禁止代理，令其轉入地下；把清冊當作一次性試算表；依賴各供應商的後台提供可見度；以及從不退役代理。這些做法會令清單看似完整，卻經不起第一個認真的審計問題。
--- 禁止而非疏導：禁令只會令員工改用個人帳戶。
--- 只更新一次：代理每週在變，清冊應每月更新。
--- 只信單一供應商：清冊必須凌駕所有平台。
--- 沒有退役機制：負責人離職後，代理仍帶着有效憑證運行。
--- 忽略價值：無法回答財務總監：哪些代理值得付費？
應該如何向董事會匯報代理蔓延？
向董事會匯報時，建議使用四至五個可追蹤趨勢的指標：代理總數及分級、具名負責人比例、高風險代理認證比例、控制異常代理所需時間，以及已退役代理數目。趨勢能證明管控正在改善，單次快照則不能。
Dataiku 研究顯示，超過三分之二英國企業需要逾 24 小時才能控制出問題的代理，你的目標應以小時計算。這份一頁季度報告，亦正好填補公署發現正在減少的董事會 AI 討論。
結論：數不清的東西，就管不了
代理蔓延並不代表 AI 推行失敗，而是成功得比管治更快。真正領先的機構，是能隨時說清每個代理由誰負責、值多少的那些。
懂AI，更懂你 UD相伴，AI不冷
由 UD 企業 AI 團隊審閱。文中數據已於 2026 年 10 月 8 日根據上述供應商、分析機構及法律來源核實。
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了解了框架，下一步是盤點機構內已在運行的代理，並決定哪些需要認證、整合或退役。UD 團隊手把手帶你完成每一步，從代理盤點、風險分級，到部署受管治的 AI 員工及成效追蹤，28 年企業服務經驗，全程陪你走。
