謝至恩企業導入 AI 從概念驗證走向規模化部署，AI Agent 數量增加，治理與管理隨之成為新課題。 Gartner 預估，至 2028 年，全球 Fortune 500 企業平均將使用逾 15 萬個 AI Agent；目前僅 13% 的組織認為已具備適當的 AI Agent 治理機制。伊雲谷數位科技 2026 年 9 月 11 日首度以集團層級發布企業級 AI 產品全景圖 (Enterprise AI Portfolio)，並首次公開 EAG(ECV AI Governance) 治理平台全功能，回應企業擴大 AI 應用後的管理需求。
伊雲谷創辦人暨董事長蔡佳宏表示，企業的核心課題已不只是如何導入 AI，而是如何規模化整合與治理；當應用持續增加，企業需要有效整合不同模型與 AI Agent，同時兼顧資料安全、 AI 治理與規模化管理。
POC 陸續轉正式，Agent 變多後治理問題浮現
伊雲谷 AI 事業單位負責人王玟樺表示，伊雲谷當初協助進行概念驗證 (POC) 的客戶，幾乎都已轉為正式專案，不少客戶從第一個 Agent 延伸到第二、第三個。這些專案分散在不同部門，因此需要統一的治理平台管理 Agent，這也是伊雲谷研發治理平台的原因。
王玟樺指出，未來企業的財務、客服、維修、營運等部門可能各有許多 Agent，形成 Multi-Agent Mesh 。不過，當 Agent 使用不同模型或工具建置，企業也可能面臨工具碎片化與 AI 孤島，難以掌握內部有多少 Agent 、多少人在使用 AI，以及實際使用效率。
王玟樺將企業 AI 治理挑戰歸納為「管不到、管不住、追不到、算不清、證明不了」五項。管不到是指企業不清楚內部有多少 AI 、多少 Agent 及哪些大型語言模型；管不住則是無法掌握 Agent 存取了哪些資料，其中可能包含機密資料。「企業已經不是在缺 Agent，更重要的是缺怎麼去治理 AI 的一個能力。」王玟樺說。
從應用到模型治理，主打看得到、管得住、守得住
EAG 是伊雲谷推出的集中式治理平台。王玟樺說明，伊雲谷透過 Multi-AI Agent 平台 MAIAH，以及在第一線陪同客戶梳理流程與 SOP 的 FDE 團隊，把 Agent 導入不同產業；EAG 則負責 Agent 與大型語言模型的治理。整體架構涵蓋 Agent 應用、 Agent 治理及大型語言模型治理三層，而非僅提供應用工具。
企業可透過 EAG 管理 Agent 、模型、資料與權限。王玟樺認為，當 AI 開始替企業執行工作，就不應只視為工具，也要納入企業資產治理。她以「看得到、管得住、守得住」說明管理方向：掌握內部有哪些模型、 Agent 執行了哪些工作，以及員工使用狀況，再進一步管理使用行為，並進行風險預測與預防。
「AI 的上半場是拚算力，那下半場的話就是要拚所謂 AI 資產的永續跟治理。」王玟樺說。
集結集團量能，治理延伸至資料與邊緣
伊雲谷副執行長譚子聰表示，伊雲谷自 2023 年起採取多品牌策略，陸續增資雲馥數位、併購雲動力資訊，並投資雲界數位創新與創智動能。他指出，企業不能只著重應用層的 Agent，還需要數據治理與 AI 治理；而企業目前最關注的，是 AI 能否降低成本、增加收益與提升生產力。
集團各公司的方案分別補上不同環節：雲馥數位 EP4Ai 提供企業知識應用，雲動力資訊 Gemini Enterprise License Optimizer 處理 AI 授權管理，創智動能 Bromine 與 Lexica 分別負責資安防護及 AI 評測；雲界數位創新 NeoEdge Matrix 建立數據治理基礎，NeoEdge Central 則將 AI 延伸至 IT/OT 、邊緣與地端場景。伊雲谷自研 AI Agent 也已導入 MSP 、 MSSP 、 KYC 等核心營運流程。
在生態夥伴方面，伊雲谷取得 AWS AI Competency－Agentic AI Consulting Services 認證，並獲 AWS 頒發 2026 年度諮詢合作夥伴獎；同時成為 OpenAI Select Partner，也獲 Anthropic 授權，可透過 Amazon Bedrock 銷售 Claude 模型。
伊雲谷表示，企業 AI 將逐步朝 Multi-Agent／Agent Mesh 發展。隨著 Agent 跨部門、跨流程協作，企業除了增加應用，也必須同步建立資產管理、治理與資安防護機制，使 AI 成為可持續管理的營運能力。