代理公司現在究竟如何在客戶工作中使用AI代理
行銷、創意、開發與顧問型代理公司的代理式AI已經走過試點階段。以下是今天真正跑在客戶工作裡的內容、仍大多停留在口頭的部分，以及計費、揭露與責任歸屬這些還沒有人拍板的問題。
六月，廣告產業的交易決策者聚集在法國南部，進行一年一度的朝聖之旅，各家代理公司花了一整週互相比拚AI代理的發表。WPP表示正在測試一套媒體採購與規劃代理，用來處理高價影音廣告版位。Dentsu與一家名為Newton Research的AI代理開發商達成合作，以加快活動設定與數據分析。獨立公司Butler/Till與DoubleVerify合作，早已打造以Claude為基礎的代理，把廣告預算從低品質版位上挪開。這些都不是示範。根據Digiday的報導，代理公司描述的是已經在真實客戶帳戶裡運作的工具。
那一週抓住了代理式AI目前真正的位置：它不再是提案簡報裡的一頁投影片。它出現在活動儀表板、稽核工作底稿與程式碼庫裡——速度比為一個還沒有它的世界所設計的計費模式、揭露慣例與責任框架來得更快。以下是代理公司今天實際在跑的東西，以及真正的摩擦在哪裡。
已走出試點的工作
關於採用程度最清楚的數據，來自NinjaCat在2025年1月對547位美國行銷代理公司決策者所做的調查：91%已經以某種形式使用AI，59%表示正在積極使用AI代理——也就是會執行任務、而不只是產生建議的自主系統。代理公司提到最多的兩項應用是數據與洞察工作（74%）以及活動策略與優化（72%）。實務上，這代表代理在各廣告平台之間統一指標、在預算被浪費之前抓出異常，並把報告直接送到客戶信箱，不必再由分析師手動組簡報。
IAB的《State of Data 2025》報告給出這件事實際走到多遠的數字：到目前為止，只有30%的代理公司、品牌與出版商已把AI完整整合進媒體活動的整個生命週期，不過其中的代理公司與出版商領先品牌。在已經採用的地方，IAB發現超過70%的案例中，AI達到或超越預期，生產力提升47%，每人每週大約省下12小時的低價值手動工作。
代理層本身——會執行、而不只是建議的媒體採購代理——仍處於早期規模化階段，但移動得很快。Digiday在九月報導，58%的廣告主管預期代理式採購會在一年內達到有意義的規模，引用的是IAB Europe的研究。Dentsu數據技術與衡量執行副總裁Caitlin Gelles向Digiday以直白的營運語言描述吸引力：「跨系統設定活動要花上好幾個小時……當你可以把那些細節存在RAG資料庫裡，或是把客戶喜歡的購買方式交出去，讓AI找出那些效率，價值就在這裡。」
開發與數位轉型代理公司正在跑同一套打法的平行版本。荷蘭代理集團Dept，用Google的Gemini與Antigravity技術堆疊上的AI代理，為瑞士健身品牌Blackroll重建電子商務平台——Dept表示，專案完成速度是自己在AI之前估算的3.8倍。Blackroll執行長Scott Zalaznik告訴Digiday，公司現在多數電子商務功能測試與開發都使用AI代理。Dept後來把這套做法產品化，成為名為Agent Studio的付費服務，等於把自家的代理建置流程租給想要這項能力、卻不想自己打造的客戶。
顧問公司走得更前，卻仍在爭論回報
如果行銷代理公司正處在轉型中途，大型顧問公司已經在數量上全面投入——現在卡在更難的問題上：這一切到底值多少。根據Business Insider，McKinsey執行長Bob Sternfels在一月表示，公司已部署數萬個內部AI代理，最終希望40,000名員工每人都能有一個。但前McKinsey合夥人、現任Writer首席客戶長的Mina Alaghband這樣說：「我認為我們現在處於困惑的時代。」一年前的指標是使用量。現在各公司試圖衡量更難的東西——真正創造出來的價值。
PwC首席AI長Dan Priest告訴Business Insider，公司已停止計算代理數量，改為計算每個代理實際有多少人在用。EY每月追蹤其代理的生產力、品質與成本效率KPI。BCG有最具體的數字：合夥人Scott Wilder說，員工現在花在做簡報這類低價值工作上的時間大約少了15%，把省回來的時間大約70%再投入更深的分析——剩下的30%，用他的話說，變成多睡一點或上一堂瑜伽課。即便在按小時計費的公司裡，AI省下的時間也不會自動變成更多可計費時數。
「AI或許終於會成為按小時計費的喪鐘。」Clio執行長Jack Newton說——專業服務公司三十年來一直提出又收回這個說法，只是這一次，背後的算術是公開的。
計費模式是第一個真正在破裂的東西
在代理公司撞上的各種摩擦裡，計費最立即，因為數學躲不掉。如果AI把一項任務從五小時縮成一小時，而你仍按小時計費，就等於在無意間給了客戶80%的折扣。一篇Forbes分析檢視2026年Gartner對743位稽核專業人士的調查，以及法律軟體公司Clio的另一項研究，發現這個模式出現在相鄰的專業服務產業：93%的稽核主管報告有某種AI使用，但只有38%有對應策略；Clio估計，大約四分之三的可計費法律任務現在可以用生成式AI自動化。
定價還沒跟上。Clio發現，86%的個人律師事務所與78%的小型事務所完全沒有因應而調整定價，相較之下，中型市場是51%、企業型是46%——事務所越小，越是安靜地自己吞下這筆折扣。同時，71%的客戶告訴研究者，他們本來就比較喜歡固定或統一費用，而不是按小時計費，這暗示按小時計費一直只是客戶真正想要的東西的替代品：可預期的結果，而不是一張工時表。Salesforce首席法務長Sabastian Niles在一篇被Forbes引用的哈佛法學院治理論壇文章裡，把客戶端的期待說得很明白：「這些收益當然也必須透過節省、成本效率與新的商業模式，與客戶分享。」Wall Street Journal以標題「Inside Consultants' Messy Shift From Hourly Billing」（顧問公司脫離按小時計費的混亂轉向）報導同一轉變，描述專業服務公司在AI威脅讓按小時計費過時之際，如何掙扎著重新發明收費方式。
行銷代理公司已經在測試NinjaCat調查發現的替代方案：28%已從標準的按小時計費轉向以價值或成果定價，45%現在把以AI為基礎的解決方案與自動化當成套裝服務來賣，而不是折進既有的月費裡——把效率增益變成新產品，而不是一張更小的發票。
客戶該不該知道有代理碰過他們的工作？
揭露問題比計費更沒有定論，主要是因為沒有單一規則可以指著說。IAB的《State of Data 2025》研究發現，大約一半的品牌已經擔心代理公司與出版商如何代他們使用AI——這道信任缺口在任何人決定揭露該長什麼樣子之前就存在了。
到目前為止最清楚的指引，來自相鄰的專業服務領域，它們正為自己的客戶面對同一個問題。在一篇轉載自Journal of Accountancy的文章裡，保險公司CNA建議會計師事務所：在沒有一部統攝性法律的情況下——法律版圖是Gramm-Leach-Bliley Act、加州與猶他州等地零散的州揭露法，以及針對有歐洲客戶的事務所的歐盟AI Act拼湊而成——自願且具體的揭露仍然是較安全的路，因為客戶日後若發現AI碰過自己的工作卻沒被告知，可能會把它讀成欺騙，無論實際上有沒有出錯。該文指向American Bar Association 2024年關於生成式AI的正式意見，其中畫了一條清楚的線：埋在委任書裡的制式文字不算知情同意。揭露必須真正說明AI做了什麼，以及之後有人類檢查了什麼。
每一個撞上這個問題的專業服務領域——會計、法律，以及現在的代理公司——都走到大致相同的答案：在多數情況下，揭露目前在法律上還不是必須，但隱瞞它是一場聲譽賭注，而且隨著愈來愈多客戶開始假設AI已經參與其中，這場賭注會愈來愈險。
代理出錯時，誰要負責
責任歸屬是代理公司想得最少的摩擦，因為它還沒有逼出問題——還沒有一家代理公司的AI失敗成為頭條，不像法律界已經有律師因為在真實訴狀裡引用AI捏造的判例而被制裁。Law.com的David Partida在2026年連載六篇系列，追蹤這個問題如何從理論變成日常，其中包括標題為「What Happens When AI Acts Alone — And Who Pays For It?」（當AI獨自行動時會發生什麼——以及誰來付錢？）與「Who's Liable When AI Gets It Wrong?」（AI出錯時誰該負責？）的篇章。同一網站的配套文章「Accountability For AI Errors By Attorneys And Judges」（律師與法官對AI錯誤的問責）指出，律師愈來愈常提交含有AI生成假判例引用的書狀——通常追溯到使用者錯誤，而不是工具本身——法院也已經透過聲請與上訴修正因此產生的裁定。從ABA的意見到CNA對會計師事務所的建議，匯聚而來的專業指引是一致的：事務所若依賴AI代理的產出、卻沒有獨立的人類複核，就要負責，程度就跟一名沒人監督的初級人員犯了錯一樣。代理不承擔責任。把產出交給客戶的事務所才承擔。
代理公司在公開紀錄裡還沒有自己版本的這場清算——這可以說是最值得盯著的摩擦點，因為代理公司的交付物移動得很快，而且在進到客戶信箱之前，往往受到的檢視更少。
《The AI Organization》裡有一個想法值得借來用：可判讀性，也就是能夠出示——而不只是聲稱——誰或什麼在什麼時候碰過一件工作。一家代理公司若能拿出實際紀錄，說明代理做了什麼、人類複核了什麼、以及他們何時簽核，就是用證據而不是政策聲明在回答揭露與責任問題。FabricLoop自己的AI產品Loop Agent以MCP建構，並帶有明確、經過稽核的授權，原因正是如此：讓面向客戶的AI使用成為事務所可以出示的東西，而不只是宣稱。
如果你在經營一家代理公司，這代表什麼
把那些發表拿掉，剩下的模式很窄，但是真的。代理式AI今天在可重複、可衡量、而且在送到客戶之前可以複核的工作上賺得了它的位置：活動報告、在明確護欄內執行的媒體採購、第一輪研究與競爭分析，以及——按照Dept的數字——電子商務建置與測試週期裡相當大的一塊。這不是一份小清單。對仍在用手工做這些工作的代理公司來說，這是桌上實實在在的成本優勢。
在需要判斷、而且還沒有人想出如何大規模驗證的工作上，它仍大多停留在口頭：帶有品牌風險的創意決策、客戶付錢正是因為信任做決定的那個人的策略建議，以及任何一個錯誤可能在人類看到之前就送到客戶手上的事情。這篇報導裡被引述的機構——Dentsu、PwC、BCG——在不同應用底下描述的是同一個模型：代理做可壓縮的工作，人類檢查帶有風險的部分，省下來的時間被再投入，而不是當成利潤放進口袋。這比「AI取代代理公司」無聊。它也是此刻正在客戶帳戶裡真正發生的事。