企業對 Shadow IT 並不陌生。 當員工在未經 IT 部門批准的情況下使用雲端服務、應用程式或工具，企業可能失去對資料、安全及合規的控制。 進入 Agentic AI 時代，同一個問題亦開始出現在 AI 世界 —— Shadow AI。 當 AI Agent 在企業內悄悄出現 隨着建立及使用 AI Agent 越來越容易，不同部門、開發人員甚至個別使用者，都可能因應自己的工作需要建立或使用 Agent。 問題是，IT 及 Security 團隊未必知道它們的存在。 與一般未經批准的軟件相比，AI Agent 帶來的挑戰可能更複雜。 因為一個 Agent 不只是被動地提供資訊，它亦可能： 讀取企業文件及敏感資料 連接不同應用程式及系統 使用工具或 API 執行程式或工作流程 代表使用者進行操作 Microsoft 指出，隨着 Agent 使用增加，企業可能面對 agent sprawl 及 unmanaged agents 的問題，並已在 Agent 365、Microsoft Defender 及 Intune 中加入或預覽相關的 Shad

生成式 AI 正逐步由「回答問題」走向「執行任務」。除了 Microsoft Copilot 等 AI 助手，企業亦開始引入不同的 AI Agent（AI 智能代理），協助處理資料搜尋、文件整理、客戶服務、財務分析，以至執行不同業務流程。 你可以把 AI Agent 想像成企業內的新一代「數碼員工」。 一個 HR Agent 可以協助回答員工問題；一個 Finance Agent 可以分析財務資料；一個 Sales Agent 可以整理客戶資訊及協助準備建議書。隨着 AI Agent 的能力不斷提升，它們不但可以讀取資料，更可能連接企業系統、使用不同工具，甚至代表使用者執行某些工作。 這亦帶來一個新的管理問題： 當企業內的 AI Agent 越來越多，誰在管理它們？ 企業需要開始思考： 我們到底有多少個 AI Agent？ 誰建立及擁有這些 Agent？ 它們可以存取哪些企業資料和系統？ 它們獲准執行甚麼操作？ 當 Agent 不再需要時，誰負責停用及移除？ Microsoft 將 Agent 365 定位為管理 AI Agent 的企業級控制平