史丹佛大學年度AI報告：AI考試快滿分了，下個戰場是Agent能否完成任務

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176910

過去幾年，AI界的競爭重點，幾乎都鎖定大型語言模型（LLM）本身的能力。從語言理解、數學推理到程式開發，各家模型不斷刷新評測紀錄，也帶動一波又一波模型軍備競賽。

不過，史丹佛大學人本人工智慧研究中心（HAI）近日發布的AI報告《AI Index Report 2026》指出，AI產業正進入新的發展階段。因為，許多傳統評測基準（Benchmark）已經接近飽和，模型表現越來越接近天花板、前幾名模型的差異甚至小到難以區分，因此，產業關心的重點，開始從模型本身能力，轉向AI能否真正完成任務和執行工作流程。

報告點出，除了模型能力持續提升，今年最值得關注的趨勢還包括，傳統Benchmark逐漸失去區辨能力、Agent評測快速興起，以及頂尖模型能力開始收斂。

頂尖模型都考90分以上，傳統Benchmark開始失去區辨力

進一步來說，《AI Index Report 2026》整理各項技術評測結果，發現AI在語言理解、數學推理、視覺辨識及程式開發等領域持續進步。

這些進步，讓研究社群面臨一道新問題。報告指出，頂尖模型在許多傳統Benchmark的分數，正快速接近上限。例如部分知識問答、推理和學術測驗類基準，頂尖模型已能拿下近乎滿分的成績，代表這些測試越來越難區分模型的能力差異。

這就好比，多數模型都能考到90幾分時，單純比較分數高低，已無法充分反映模型實力。

這也促使專家設計更有挑戰的新型評測基準，比如涵蓋數學、醫學、法律和科學等專家級問題的Humanity's Last Exam，以及專門測試高階數學推理能力的FrontierMath，要更準確衡量AI在複雜推理任務上的真實能力。

Agent評測快速崛起，產業開始重視任務完成能力

除了設計更困難的測試，《AI Index Report 2026》還給出另一個重要趨勢：Agent能力評測越來越重要。

Agent與傳統聊天機器人的差別在於，前者不只是回答問題，還能自主規畫步驟、呼叫工具、操作系統並完成任務。

因此，近年開始出現愈來愈多專門評估Agent能力的基準測試，例如WebArena、BrowserArena與OSWorld等。

報告指出，2025年是Agent從「回答問題」邁向「完成任務」的重要轉折點。以測試Agent操作電腦能力的OSWorld為例，準確率在一年內，從約12%大幅提高到66.3%，距離人類表現僅剩約6個百分點。

不過，報告也提醒，目前Agent在結構化評測中的任務失敗率仍約三分之一，代表Agent雖已具備執行任務能力，但要穩定、可靠地完成複雜工作流程，還是有段距離。

AI Coding成為Agent能力的重要試金石

在眾多Agent應用中，軟體開發是進展最快的一大領域。

報告引用SWE-bench Verified等評測指出，近一年來，頂尖模型在真實軟體工程任務的表現大幅提升。

有別於傳統程式碼生成測試，SWE-bench使用GitHub上的真實問題作為測試資料，要求模型理解程式碼、找出錯誤、提出修正方案，並通過測試驗證。這類評測更貼近軟體開發的實際流程，因此也是觀察Agent能力的重要指標。

報告顯示，AI正在從單純的程式碼補全工具，漸漸走向，有能力解決問題的軟體工程助手。

頂尖模型能力收斂，競爭開始轉向成本與專業能力

除了Benchmark和Agent評測的變化，報告還點出另一項趨勢，也就是頂尖模型能力開始收斂。簡單來說，過去幾年，各界一直在比誰的模型最強，但現在，最頂尖的幾家模型其實已經強到差不多了（即收斂）。

《AI Index Report 2026》引用Chatbot Arena的人類偏好評測指出，截至2026年3月，Anthropic、xAI、Google和OpenAI等業者的頂尖模型評分差距，都落在25 Elo點內。Arena Elo採用類似西洋棋的評分制度，差距在25分內，通常代表實力相當接近，顯示各家領先模型的能力差距正快速縮小。

其中，Anthropic模型以1,503分居首，xAI為1,495分，Google為1,494分，OpenAI則是1,481分，模型競爭開始進入收斂階段。而阿里巴巴和DeepSeek模型表現，也進入排行榜第一梯隊，顯示全球AI競爭從少數領導者主導，轉為多個技術陣營並存。

另一方面，報告指出，當頂尖模型能力逐漸收斂後，未來企業衡量模型的競爭力，將轉向成本、可靠性和特定領域能力。也就是說，當AI考試幾乎都拿滿分後，企業真正關心的問題，已經不是模型答得對不對，而是能否在特定場景中，穩定完成任務、創造實際價值。

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Linux基金會擬推代理名稱系統，替AI代理建立可信身分基礎

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176909

Linux基金會宣布計畫推出代理名稱系統（Agent Name Service，ANS），以既有網域名稱系統（Domain Name System，DNS）為基礎，為在網際網路上運作的AI代理建立開放式身分驗證與探索機制。該計畫鎖定AI代理進入企業生產環境後，跨組織、跨平臺執行任務時可能面臨的身分確認、權限管理、治理與互通性問題。

Linux基金會解釋，ANS是把AI代理身分連結到既有DNS基礎設施，不另建一套專有查詢網路，也不由單一業者維護集中式登錄系統。其目標是讓系統管理者、開發者與使用者確認代理所代表的組織、已取得的權限，以及其程式碼與操作紀錄是否真實且未遭竄改。

過去AI系統多半在單一服務內回應使用者請求，但企業開始評估讓AI代理呼叫外部工具、與其他代理互動，甚至代表組織執行部分流程。當代理橫跨不同服務運作，單靠平臺內部帳號或一般API憑證，未必足以處理代理來源、版本與信任邊界等問題。

ANS是一種代理名稱解析、登錄與透明度日誌機制。DNS可將網域名稱解析為網路位址，ANS則希望將代理名稱解析為可驗證、帶有版本資訊的身分資料，並搭配憑證與只附加不覆寫的透明度日誌。

Linux基金會表示，ANS框架也支援去中心化識別符（DID）與法律實體識別碼（LEI），讓組織能把既有身分系統納入同套驗證模型。

目前ANS為正在推動中的開放標準工作，相關技術文件已出現在IETF Internet-Draft，但該狀態代表工作草案，尚未取得IETF正式標準地位。Linux基金會也表示，專案正在尋求企業、AI開發者、基礎設施業者與安全研究人員參與，後續技術儲存庫與貢獻方式將透過Agent Name Service的GitHub組織公布。

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台水揭露智慧水務轉型最新進展，導入AI從精準加藥到預測維護，提升供水韌性與減碳效益

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肩負全臺（大臺北部分地區除外）超過700萬戶、約1,800萬人用水的台灣自來水公司(簡稱台水)，旗下管理龐大的供水基礎設施，包括476座淨水場、140個供水系統及逾6萬公里供水管線，每天供應約1,400萬噸自來水，面臨龐大供水設施的複雜管理挑戰、人力不足，加上能源成本上升，以及2050淨零排放目標，加上極端氣候的旱澇不均，讓水資源調度複雜且緊張，台水公司加速導入AI推動數位轉型，發展智慧水務提升供水韌性及滿足永續減碳的目的。

台水近期在股東會上揭露其智慧水務最新進展，顯示AI應用已從單一個別場域試辦，逐步擴展至淨水操作、設備維護、水質監測、客服與工安管理等核心業務，並開始與能源管理及減碳策略整合，期望以此提升供水韌性、營運效率與永續績效。

AI從改善單一設備，走向智慧水務平臺

台水的水源主要來自水庫，超過一半的水源來自水庫，其次是地面水也有3成，地下水約占1成，由於水源不同，原水品質差異巨大，原水需經過層層淨化處理，才能提供穩定的自來水品質，因此台水公司的AI轉型聚焦於「精準加藥」、「能源監控」及「設備預測維護」三項核心能力。

在淨水操作方面，宜蘭清洲淨水場導入AI精準加藥系統後，每年約能省下超過15%的藥劑使用量；另方面，台水也在新竹第二淨水場透過能源監控系統與變頻控制，來降低抽水機耗能約9.6%，每年約可省下113萬元電費。

在設備維護上，台水也導入智慧抽水機三維特徵診斷技術，能夠提前數週預測設備異常，將平均修復時間縮短40%以上，降低突發故障造成供水中斷停水的風險。

除了淨水場營運，他們也將AI逐步延伸到其他業務，在水質管理方面，該公司建置AI大數據警示平臺，並結合去年啟用的「台水1號」智能水質採樣監測船，提高水質異常事件的偵測與應變效率。他們也將AI用於工安管理，運用AI影像辨識來協助工地安全管理。

用戶服務方面也不落後，今年4月台水推出AI客服「水寶」，為24小時的AI客服，讓用戶能以地址或相關資訊，透過官網或App查詢用水資訊，例如停復水查詢、無水或漏水通報等等。

上述作為顯示，台水正將AI從改善單一設備效率，逐步發展為串聯淨水、水質監測、設備管理至民眾服務的智慧水務平臺。

曾文淨水場打造智慧淨水與低碳示範場域

在台水數位轉型過程中，肩負大臺南供水、日出水量13萬噸的曾文淨水場為相當重要的示範場域，為智慧淨水、低碳淨水的重要示範場域。

台水規畫在曾文淨水場全面導入智慧整合控制系統，將AI結合淨水製程控制、抽水機智慧排程及能源管理，預估可降低15%電力消耗、減少10%至12%碳排放，同時降低約15%的加藥量。

台水公司將分三階段驗證，目前處於人工模擬階段，今年8月將進入系統輔助控制，預訂2027年1月邁向全面自動控制。未來也將依循「試點、評估、擴展」模式，逐步推廣至寶山、鯉魚潭及湖山等大型淨水場。

AI成為台水淨零轉型的利器

相較於過去著重提升營運效率，台水的智慧水務布局將AI與淨零轉型相結合。

例如透過AI精準加藥、能源監控及智慧抽水機排程，以降低電力與藥劑的使用，同時藉此減少碳排放。預期可為曾文淨水場帶來減少10%至12%碳排放的效益，成為智慧淨水結合低碳營運的重要示範。

目前台水也同步擴大再生能源布局。全臺已建置134處太陽光電設施，預估年減碳約4.1萬噸，規畫2026年至2028年先後新增加230處，年減碳量估計可提升至7.6萬噸。另外，台水也將小水力發電用於台東利嘉、雲林湖山淨水場、台中沙鹿配水中心等場域建置，未來將持續擴大應用。

從近期台水揭露的智慧水務成果，顯示AI支撐大型公共基礎設施營運的重要能力。面對氣候變遷、供水韌性及淨零排放等多重挑戰，台水透過AI與數位轉型，建立效率、韌性與永續性的供水系統。

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