Cisco 開始為每一位員工配置專屬 AI 代理「MyAgent」。它不是負責回答問題的聊天機器人，而是在收到目標之後自行拆解步驟，並在人員監督下跨多個業務應用完成執行。適用對象約 9 萬名員工，隨著 7 月底展開的新會計年度一併推進。作為企業從 AI 試驗階段跨入日常業務運作的實例，這次導入相當值得關注。

從「詢問」轉向「委託」

MyAgent 建立在 Cisco 自行打造的內部 AI 平台 Circuit 之上。Circuit 不綁定特定模型，以受管控的方式提供已核准大型語言模型、代理與企業資料的存取權。它的用意在於避免員工各自把業務資料交給外部服務，同時讓 AI 以全公司共用能力的形式運作，而不是散落在各部門的零星工具。

在這個基礎之上，MyAgent 可跨 Outlook、Webex、Jira、SharePoint 等日常應用運作。觸發方式是意圖：員工提出目標、脈絡與期望結果，MyAgent 便自行推導出抵達該結果所需的步驟。它接手的不是單一操作，而是橫跨多套系統的整體協調工作。

第二根支柱是記憶。MyAgent 會持續保留使用者偏好、過往互動與當下脈絡。如此一來就不必每次重新說明狀況，回覆也能反映手上工作的來龍去脈。這種延續性，正是它與一次性對話之間的實質差異。

公司內部早有鋪陳。依 Cisco 說明，Circuit 上的代理式使用量以季為單位成長約 350%。全員導入正是沿著這條曲線做出的判斷。

決定成本的是模型分流

技術上最值得注意的不是規模，而是架構。MyAgent 並未把所有請求都送往效能最強的前沿模型，而是透過一層路由，為每一項請求挑選在該任務上性價比最高的模型。

查詢公司規章這類輕量請求交給輕量模型，複雜的財務分析則交給能力更強的模型。依工作性質改變目的地，同樣的工作量所對應的帳單就會不同。Cisco 也選擇讓大部分基礎架構在本地端運作，把成本與資料的掌控權留在自己手上。

這與目前許多組織的作法方向相反。先指定手邊最強的模型，帳單之後再說——用量不大時行得通，規模來到 9 萬人就無法成立。Cisco 從一開始就把它當成營運課題，而非技術實驗來規劃。

財務部門成為第一塊試驗場

擔任驗證角色的是財務長 Mark Patterson 帶領的財務部門。先在自己的部門試用，最能直接看清哪些有效、哪些無效。

成果已經浮現。美國法定揭露文件中的 MD&A，也就是經營層對財務狀況的說明與分析，初稿的 80% 至 90% 已由 AI 產出。過去分析師需要數天的作業縮短到數分鐘，人員不再從白紙起步，而是轉往審閱與潤飾。

Patterson 目前還在推進他稱為 CFO 駕駛艙的儀表板。構想是把散落在全公司的營運數據匯整到單一畫面，並直接提出下一步該採取的行動。重心放在支撐決策而非更快量產報告，這一點清楚說明了整項計畫的意圖。

9 萬人配置代理的同時，裁員不到 4,000 人

還有一項必須同時看見的事實。2026 年 5 月，Cisco 向員工通知不到 4,000 人的裁員計畫，規模低於全球員工總數的 5%，屬於加碼投資 AI 基礎架構的重整的一環。

一邊為 9 萬人配置 AI 代理，一邊縮減 4,000 個職位，這兩件事並非巧合，而是朝同一個方向推進。AI 能穩定處理的工作轉為自動化，人員則被調往需要判斷力的任務。今年不少企業都在低調進行這類調整，Cisco 選擇在同一時期一併公開。

Cisco 把這項轉變描述為從 human-in-the-loop（人在流程之中）走向 human-in-control（人掌握控制權）。員工決定意圖、作出判斷、為結果負責；AI 提供的是速度、效率與專注度，而不是代為承擔責任。

支撐這項主張的是治理機制。MyAgent 能夠存取的，僅限於已核准的模型、已核准的系統，以及被認定適合企業使用的資料路徑。當 AI 只是提出建議時，稍微寬鬆尚可接受；一旦它在工作流程中實際採取行動，架構與管控的分量就會明顯加重。

真正發揮作用的是哪一環

MyAgent 展現的重點，與其說是把代理發給每一個人，不如說是如何做到能夠發給每一個人。整合已核准模型與企業資料的平台、依任務挑選模型的路由層、保留脈絡的記憶機制，以及界定代理可觸及範圍的管控。四者齊備，9 萬人規模的運作才具備現實可行性。

反過來說，缺少其中任何一項而只增加人數，最後不是在成本上、就是在安全性上走不下去。部門層級的試辦難以成長為公司標準，多半正是因為這一層始終沒有建立起來。

總結

Cisco 開始向全體 9 萬名員工導入可跨業務應用直接執行工作的專屬 AI 代理「MyAgent」。它建構在管控已核准模型與企業資料的平台 Circuit 之上，並透過依任務分流模型以及以本地端為主的架構來抑制成本。在財務部門，MD&A 初稿已有八成以上由 AI 產出。與此同時，不到 4,000 人的裁員也在同步推進。作為衡量企業級 AI 全面導入究竟帶來什麼的樣本，這個案例值得持續追蹤。