- 2026 年春節期間，AI 迎來了從「對話生成」跨入「代理式執行」的歷史性轉折。分析 Gemini 3.1、WebMCP 協議與 Deep Think 機制如何重塑企業工作流。
- Analyzing how Gemini 3.1, WebMCP, and Deep Think reshape enterprise workflows as AI transitions from conversational to agentic execution in early 2026.
今年過年，AI 圈可沒閒著。我們正式從「只會陪聊的 AI」進入了「能幫你把事情做完的 AI」時代，這也就是所謂的代理式執行 (Agentic AI)。Google 剛推出的 Gemini 3.1 和全新的網頁操作技術 WebMCP 就是最好的例子。（至於 Anthropic 的新模型 Claude Opus 4.6 表現如何，我們下次再聊！）
簡單來說，Gemini 3.1 已經不是那種「你說一句，它回一句」的文字接龍機器人，它更像是一個聰明、有眼睛、有邏輯的虛擬員工。如果你只是想找 AI 幫忙潤飾文章，用這款旗艦模型有點大材小用，費用也不太划算；但如果你有一大串複雜的任務要處理，這就是它的強項。
它有幾個超厲害的特點。首先，它看圖、聽聲音的能力超強，背後還結合了頂尖的圖片和影片生成工具。再來，它遇到難題時不會隨便瞎猜，而是會在腦袋裡（透過叫做 Deep Think 的機制）反覆推演、自我辯論，確認沒問題才給你答案。不過，要把它用得好，還是需要一點懂技術的人來設定指令和系統。
WebMCP 就像是給了 AI 一雙「隱形的手」。以前 AI 要操作網頁，只能傻傻地看著螢幕截圖瞎猜按鈕在哪；現在它可以直接跟網站的底層程式碼溝通，精準抓取資料。而 Deep Think 就像是給了 AI 一個「超強大腦」，讓它可以多線思考。甚至，你丟一段寫滿微積分的高深教學影片給它，它不用別人教，就能直接看懂，還能幫你寫出程式，做成可以互動的網頁動畫。這效率非常驚人，但也考驗著企業要怎麼控管運算成本。
所謂的「Zero-shot 多模態轉化」，意指其能直接理解跨領域資訊。不同於過去模型僅能回應文字，Gemini 3.1 可直接看懂充滿高等數學公式的影片，並寫出純程式碼轉化為互動式 SVG 動畫。這種設計大幅提升了工作效率，同時也對企業的算力成本控管提出考驗。👉 點此看實際案例分析
這些技術到底能用在哪？如果在良好的控管下，它能幫上大忙：
第一是金融業的動態防護演習。舉例來說，銀行想推台語 AI 客服，但又怕 AI 亂推薦金融產品被金管會罰錢。我們就能用 AI 把那些死板的法規，變成一個可以操作的網頁動畫沙盒。主管只要拉動滑桿，就能親眼看到 AI 是如何在差點說錯話之前，把危險的台語對話攔截下來。
第二是當科學家的神助手。遇到機器學習或物理學卡關的超難問題，這套系統能全天候幫忙想解法，打破技術瓶頸。
第三是網頁情報自動化。有了 WebMCP 這雙隱形的手，AI 去各大網站抓資料時，可以直接讀取背後的結構化數據，不用再處理龐大的圖片，實測發現可以省下將近九成的運算成本。
AI 變這麼強，有什麼風險嗎？
當然有！既然 AI 有了直接操作網頁和系統的權限，如果沒管好，就很可能變成資安大漏洞。例如：萬一有人故意下惡意指令騙 AI 去做壞事怎麼辦？或者，AI 的台語辨識如果出錯，導致客戶權益受損，被金管會開罰怎麼辦？還有，如果亂裝擴充外掛，也可能把病毒帶進公司。
所以，企業在用這些超強 AI 之前，一定要做好防護措施。比如設定好誰能用什麼權限、關鍵時刻一定要有「真人」出來把關、所有的操作都要留下紀錄以防萬一，並且要把這些都納入公司的資安規劃裡。
總結來說，這波 AI 技術大爆發，代表 AI 正式從「只會聊天」進化到「會實際做事」。這絕對能幫企業大幅提升效率，但也考驗著老闆們的管理智慧。如何在享受高效率的同時不翻車，將是接下來企業轉型的最大挑戰。
