VivaTech 2026 會場裡，AI agent 已經不是新鮮詞。更值得注意的是，企業開始不再滿足於「做一個能回答問題的 demo」，而是追問下一層：這些 agent 要接哪些資料、可以動哪些工具、誰批准權限、錯了怎麼回看、換模型時系統會不會重做。MaiAgent 在巴黎丟出的訊息，正好踩在這個轉折點上。它說企業不該每次都從零開始建 RAG 和 AI agent 系統，而需要一個自己能掌控、能演進的 AI Core。
PR Newswire 在 6 月 18 日發布的公告中，將 MaiAgent 描述為台灣的企業 AI agent 平台，並說它在 VivaTech 2026 主張把 agent 從 proof of concept 推向 production。公告裡最關鍵的詞不是「agent」本身，而是 governed AI Core：一層同時處理 retrieval、orchestration、tool connectivity 與 compliance 的底座。換句話說，MaiAgent 試圖把過去分散在知識庫、流程自動化、權限控管、模型串接和稽核紀錄裡的工作，包成企業可以採購、部署和長期維護的系統。
這件事的背景也不只是一家公司自我介紹。CGTN 對 VivaTech 的報導指出，這場 6 月 17 日到 20 日在巴黎舉行的科技展，明顯把焦點放在 AI agents、cybersecurity、green technology 和 deep tech；報導也把 AI agents 描述為從傳統生成式 AI 往下一步走的技術，因為它們不只回應提示，還會跨多個軟體系統執行任務。VivaTech 自己的 Day Two Digest 也把「從 generative AI 到 agentic AI」列為會場主題之一，談到更長 context、更有效的 tool use、能長時間運行的 agent，以及 specialized agents 仍會存在一段時間。
企業真正卡住的地方，往往不是第一個 RAG demo。第一個 demo 可以靠幾個資料夾、一套向量資料庫、一個 chat UI 和幾個工具呼叫很快做出來。但當第二個部門、第三個地區、第五種資料權限、不同語言、不同模型和不同審核流程全部進來，問題就變成平台工程。每個團隊各自做一套 RAG，最後會留下重複索引、重複 connector、重複權限邏輯、無法統一的記錄格式，以及沒有人敢保證的回答來源。
MaiAgent 的官方網站提供了它想回答的那組需求。它把產品線分成 MaiGPT、AI KM 和 Agent Builder，並說支援公有雲、私有雲與地端部署。網站 FAQ 也將自己和個人 AI 工具區分開來，強調資料隔離、私有部署、RBAC 權限管理、SSO 整合、用量計費，以及 ISO 27001、ISO 27701 認證。這些細節聽起來沒有模型 benchmark 那麼刺激，卻是企業採購 AI agent 時真正會問的問題：資料放哪裡，誰能看，誰能讓 agent 執行動作，出了事能不能查。
所以 MaiAgent 這則新聞不該只被看成「台灣新創去 VivaTech 展示 AI 平台」。它更像是企業 agent 市場的一個採購訊號。早期的 AI 導入常常以專案為單位，一個客服、一個內部知識庫、一個會議摘要、一個表單自動化。到了 agent 階段，這些專案會開始互相撞在一起，因為同一個 agent 可能要讀知識庫、查 CRM、開工單、改文件、觸發簽核，還要把過程留下來給主管、法遵和資安回看。這時候，企業要買的就不是一個好看的對話框，而是一個能管住行動的 runtime。
這也解釋了為什麼「不要從零開始」這句話有市場。從零開始不是錯，對技術團隊來說甚至很自然；但每家公司都自己把 RAG、agent builder、connector、權限、model routing、觀測和稽核重新拼一次，會把大量人力花在已經變成通用基礎設施的地方。企業真正需要保留差異化的，可能是自家的資料結構、流程邏輯、風險政策與使用情境，而不是每次都重寫一套權限檢查或文件索引。
不過，這個市場仍然不能只聽供應商敘事。所謂 governed AI Core 必須接受三種檢驗。第一，它能不能把資料來源和回答依據記清楚，讓人知道 agent 用了什麼資料做決策。第二，它能不能把工具權限落到實際執行層，而不是只在 UI 上寫一條 policy。第三，它能不能在模型快速更替時保持可移植性，避免企業今天躲過單一模型鎖定，明天又被單一平台鎖定。MaiAgent 宣稱支援多種模型與不同部署模式，這是正確方向，但真正的考驗會落在大型客戶的長期運行紀錄。
台灣企業在這裡有一個微妙位置。金融、製造、醫療、政府與半導體供應鏈都會想用 AI agent 提高內部效率，但也普遍對資料外流、權限越界和供應商鎖定敏感。若本地平台能把多模型、私有部署、繁中知識管理、企業身份系統和稽核流程做得足夠穩，確實有機會成為全球 agent 平台之外的在地選項。反過來說，若只把既有 chatbot 包成 agent，沒有工具執行、權限邊界和追蹤能力，就很快會被大型雲端與國際 SaaS 平台吃掉。
VivaTech 的熱鬧會過去，但企業 AI 的問題會留下來。當 AI agent 從會議舞台走進辦公室，採購單上真正要寫清楚的不是「支援哪個最新模型」，而是整個工作流能不能被擁有、被控管、被審計、被替換。MaiAgent 這次把 RAG 從單點專案拉回治理底座，至少說中了企業下一輪導入的焦慮：AI 要開始做事了，那就不能只靠一個漂亮回答過關。
參考來源
- https://www.prnewswire.com/news-releases/at-vivatech-2026-taiwan-based-maiagent-says-enterprises-should-stop-building-rag-and-ai-agent-systems-from-scratch-302804868.html
- https://news.cgtn.com/news/2026-06-18/VivaTech-2026-highlights-AI-agents-and-deep-tech-innovation-1O4TnDaeHMA/p.html
- https://maiagent.ai/
- https://vivatech.com/news/viva-tech-2026-day-two-digest