Agent 與工作流

AI Agent Workflow 是什麼?大部分工作都能套用的萬用框架

AI Agent Workflow(AI 智慧體工作流)是把一件工作拆成五個固定段落的通用骨架:Input 從哪裡開始、Research 研究與蒐集資料、Production 分析與產出內容、Review 檢查與優化品質、Output 得到最終成果。每一段交給一個專責的智慧體負責,前一段的成果就是下一段的輸入。大部分工作都能套用這個框架。
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AI Agent Workflow 是什麼?大部分工作都能套用的萬用框架

很多人卡在「我知道 AI 有用,但不知道從哪裡開始拆」。AI Agent Workflow 就是為了解決這個而存在的萬用框架。

它的價值在於,你不需要每次都重新設計流程。把手上的工作套進五個格子,該補的空格自己就會浮出來。

你將學到什麼

定義

把工作拆成輸入、研究、產出、檢查、輸出五段的通用骨架。

白話比喻

像做菜:備料、研究食譜、下鍋、試味道、上菜。

四個元素

從哪裡開始、中間要做什麼、最後得到什麼、如何檢查品質。

跟誰容易搞混

它是流程骨架,不管誰來做;誰來做是 AI 團隊那一層的事。

定義

AI Agent Workflow 中文叫 AI 智慧體工作流,指的是把一件工作拆成固定段落,每一段交給一個專責智慧體負責的做法。

標準骨架是五段:Input 輸入、Research 研究、Production 產出、Review 檢查、Output 輸出。前一段的成果就是下一段的輸入,一路走到最終交付物。

白話比喻

像做一道菜。先備料,再研究食譜,接著下鍋料理,起鍋前試一下味道,最後才上菜。

少了備料,鍋子空的;少了試味道,端上桌才發現太鹹。五段各有各的用途,跳過哪一段就會在那裡出問題。

五個段落各做什麼

段落在做什麼例子
Input 輸入從哪裡開始PDF、信件、SOP、教材、客戶需求
Research 研究研究與蒐集資料市場研究、學員分析、競品分析
Production 產出分析與產出內容課網設計、提案撰寫、文案產出
Review 檢查檢查與優化品質邏輯檢查、格式檢查、缺漏檢查
Output 輸出得到最終成果報告、課網、提案、SOP

設計時要回答的四個問題

第一,從哪裡開始?把輸入寫清楚,是一份 PDF、一封信、還是一句客戶需求。第二,中間要做什麼?也就是研究、分析、分類、產出這些處理步驟。

第三,最後要得到什麼?把交付物講明白,是報告、課網、提案還是 SOP。第四,如何檢查品質?沒有這一題,成果好不好只能靠感覺。

實際用例

講師工作流:課程主題進來,研究智慧體先做功課,課網智慧體產出架構,教材檢查智慧體把關,最後得到完整課綱。

顧問工作流:客戶需求進來,經過研究、分析、提案三段,最後交出顧問提案與簡報。行政工作流也一樣,信件進來,分類、整理待辦,最後產出每日摘要。要延伸成多人分工,就往 AI Team Workflow 走。

常見誤解最常見的誤解是把這個框架當成只適用於大型專案。實際上它連「整理今天的信件」這種小事都能套,差別只在每一段做得多深。另一個誤解是把 Review 交給產出的那個角色自己做,結果它幾乎不會挑自己的毛病,檢查要交給獨立的角色才有效。
本文源起本文內容出自酒Ann 的「AI 實戰陪跑班」課程教材,由酒Ann 編寫成彙編條目。想系統性搞懂 AI 名詞,歡迎追蹤 酒Ann 的 Facebook

延伸學習

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常見問答

AI Agent Workflow 有哪五個段落?
Input 從哪裡開始、Research 研究與蒐集資料、Production 分析與產出內容、Review 檢查與優化品質、Output 得到最終成果。前一段的產出就是下一段的輸入。
Review 這一段可以省略嗎?
最好不要。省掉檢查,等於把驗收工作全部丟給你自己。常見的檢查項目包含邏輯檢查、格式檢查與缺漏檢查,交給一個獨立的智慧體做,比同一個角色自己檢查自己更有效。
它和 AI Team Workflow 差在哪?
這個框架回答的是「流程怎麼走」,AI 團隊工作流則多了角色與交接那一層,回答「誰照什麼順序做出什麼」。前者是骨架,後者是骨架加上人。