目前，Agentic AI 還沒有形成完全統一的學術或產業定義。實務上，可以將它理解為：

Agentic AI 是一種以目標為導向，能在一定的自主權與限制條件下，感知環境、規劃行動、使用工具、執行任務，並根據回饋調整後續行動的 AI 系統。

如果系統不需要人員逐步指示每一個動作，只需啟動任務，就能依據目標與限制條件自主選擇行動、執行任務並檢查結果，便展現了 Agentic AI 的核心特性。這類應用並不以大型語言模型（LLM）或問答對話介面為必要條件。

對製造業而言，生產排程是展現 Agentic AI 實際效益的重要應用場景。

數十年來，許多製造業仍依靠 Excel 安排生產計畫，透過 ERP 的 MRP 功能計算材料供需，而產能、人力、模治具等緊密相關的限制，無法在同一個排程決策過程中同步評估。結果是生管、物控與製造部門不斷開會追蹤進度、協調缺料，卻仍難以避免生產混亂與交期失控。

這支影片透過實際案例，說明傳統管理流程與代理式 AI 的差異，並展示生管、物控、製造三個 AI Agent 如何分工與自主協同運作，將生產排程、材料供需及現場製造條件整合考量，形成一致且可執行的決策，協助製造業有效因應少量多樣生產模式帶來的複雜挑戰。

對製造業真正有效的生產排程機制，是同步評估計算產能、材料、人力與模治具等關鍵限制，及時產生可執行、符合交期與資源限制條件的排程方案，並在條件變動時重新評估與調整。


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