多代理人系統

Multi-agent System（MAS）是指由多個獨立運作、具備特定目標與行為規則的AI代理人（Agents）組成之系統。每個代理人都能感知其環境、自主決策並與其他代理人互動。根據NIST AI RTO框架及ISO 42001人工智慧管理系統標準，MAS屬於AI治理的核心議題，因其複雜的交互行為可能產生不可預測的系統性風險。與單一大型模型不同，MAS透過分工協作處理多維度問題，在BCM中可模擬不同部門（如IT、法務、營運、公關）在危機中的連動反應，是提升組織韌性（Organiz性韌性）的關鍵技術。其核心差異在於「協作性」與「目標對齊」，而非單一模型的線性輸出。

實務應用可分為三個階段：第一步，利用MAS生成多樣化危機情境（如供應鏈中斷、資安攻擊、自然災害），每個代理人代表不同風險因子。第二步，模擬各部門應變行動，例如IT代理人啟動備援系統、法務代理人評估GDPR合規風險、公關代理人處理聲譽管理。第三步，系統自動評估各應變路徑的RTO（復原時間目標）與RPO（復原點目標）達成率。以台灣製造業為例，某大型電子代工廠導入MAS模擬供應商斷鏈情境後，成功將BCP應變時間縮短30%，並將RTO達成率從75%提升至92%，有效降低了因應變慢導致的營業中斷損失。

台灣企業導入MAS面臨三大挑戰：首先是「AI治理框架缺失」，多數企業尚無符合ISO 42001的AI治理機制，建議優先建立AI風險分級評估制度。其次是「數據孤島問題」，MAS需要跨部門數據才能精準模擬，企業應建立統一的數據治理平台，確保訓練資料的完整性與合規性。第三是「人才缺口」，AI治理與BCM複合型人才稀缺。建議採取「三步走」策略：第一階段（0-30天）建立AI治理政策框架；第二階段（31-60天）導入特定場景的MAS原型；第三階段（61-90天）進行全系統整合與員工培訓。台灣企業可藉由台灣AI基本法草案的立法趨勢，提前佈局合規框架，確保AI應變系統符合未來監管要求。

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