Oracle 推出 AI Agent Marketplace

線上商店提供來自 Accenture、Deloitte 和其他合作夥伴的代理程式,能輔助 Oracle 自家用於提高生產力的 GenAI 軟體助理。

Aaron Ricadela | 2025 年 10 月 16 日


LAS VEGAS — Oracle 推出線上商店,協助 Fusion Cloud Applications 客戶向各家軟體開發商購買和安裝 AI 代理程式,並透過支援 LLM 的全新工具強化其供應鏈、銷售和行銷軟體。

Oracle 本週在 AI 世界客戶大會上表示,Oracle Fusion Applications AI Agent Marketplace 可在 Oracle AI Agent Studio 開發平台上存取,讓 Oracle 財務、物流、人力資源和客戶管理應用程式的客戶從第三方軟體供應商和 IT 顧問找到超過 100 種代理程式,然後直接在這些應用程式中進行部署。市集提供來自超過 24 個合作夥伴 (包括 Accenture、Deloitte、IBM、Infosys、KPMG、PwC、Wipro、Box 和 Stripe) 的代理程式,能輔助 Oracle 提供的約 400 個 Fusion Cloud 助理和代理程式。

Oracle 也宣布推出適用於 Fusion Cloud 供應鏈管理、銷售和行銷應用程式的新 AI 代理程式,並重新設計應用程式的開始畫面,以包含 AI 查詢的對話提示視窗,以及代理程式工作的狀態更新。

由於這些代理程式內嵌在 Fusion 應用程式中,因此會建立相關資訊環境。」

Steve Miranda Oracle 融合應用軟體開發副總裁

此外,Oracle 更新了支援模型環境定義通訊協定 (MCP) 的 AI Agent Studio,該協定可讓代理程式與 Oracle Fusion Applications 以外的其他企業軟體進行通訊,而 Agent2Agent (A2A) 則是不同供應商所建立代理程式之間互通性的通訊協定。AI Agent Studio 是 Oracle 今年稍早發布的圖形設定工具,用於自訂預建代理程式或從頭開始建立新代理程式,現在可讓組織測量應用程式使用的生成式 AI「權杖」或文字片段數量,能用來表示與 LLM 互動的營運成本。

Oracle 執行副總裁 Steve Miranda 在 AI World 的主題演講中表示:「由於這些代理程式內嵌於 Fusion 應用程式中,因此能夠建立情境。例如,會計軟體的使用者可以監控公司負債的差異、取得值得注意資訊的警示,以及深入查看導致非預期結果的發票,而無須在畫面之間切換,並將安全性權限套用至結果。Miranda 表示:「您不需要使用 Fusion 編寫內容。

AI 代理程式會在應用程式內運作,以收集資料、與電腦使用者互動,並採取逐步行動來完成流程。企業開始使用這些工具來分析銷售業績預測,並為銷售代表提供成交的技巧、協助供應鏈經理應對不斷變化的市場情況、解決客戶服務要求,以及面試應徵者。

Oracle 及其他後台和客戶應用程式的開發人員,正運用外部供應商和顧問公司的代理程式輔助自己的 AI 代理程式,並將其定位為提高生產力的工具。Boston Consulting Group 預測,AI 代理程式的市場規模到了 2030 年將增長 9 倍,達到 521 億美元。

BCG 在 1 月進行全球調查的 1,803 名高階主管中,有 4 分之 3 的受訪者將 AI 評為其三大優先策略之一,但只有 4 分之 1 的受訪者表示自家組織從 AI 計畫中獲得「重大價值」。

近期價值

代理程式可以透過簡化流程並剖析客戶支援成本,協助從企業 AI 專案中產生一些近期價值。

在新市場中提供的代理程式包括

  • Infosys 的 HR 助理,用於更新員工資料檔,同時採用 Fusion 的控制項來存取和變更員工資料
  • KPMG 的採購助手,協助加快索取供應商、採購和價格資料的流程
  • IBM 的銷售訂單輸入助理會提示使用者提供其他資訊以減少錯誤
  • Stripe 與 Infosys 發票收帳代理程式,可為部分帳單安排提供獎勵,以減少應收帳款週轉天數,這是與現金流量相關的評量標準

Oracle 直接提供的新 Fusion 代理程式可協助會計師建立日記帳分錄、幫助採購規劃員自動化處理報價要求,以及讓交貨經理加速處理出貨要求。其他代理程式則可協助行銷人員依客戶購買可能性及銷售人員的定價資訊和客戶參考,來排列客戶優先順序

AI 代理程式與前幾代仰賴程式碼規則的軟體助理不同,會使用預先訓練的大型語言模型來與使用者交談,並在某些情況下瞭解使用者意圖,根據組織特定資訊 (例如工作類別、政策和客戶帳戶) 來新增情境。代理程式也可以利用先前互動的記憶體,並從過去的案例中學習,以提供更佳的答案或更正確地完成未來的工作。


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