文章名詞彙編
AI 名詞一詞一篇:定義、白話比喻、易混淆對照與實際用例,配酒Ann 的圖解。
Tool Sandbox 是給 AI 代理人一個獨立、與外界隔離的虛擬執行環境,就算跑出錯誤也不會影響真實系統。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 4 分鐘
AI 判斷自己不會或不知道時,主動生成結構化的函數呼叫請求,由外部程式執行,再把結果交回給 AI 完成回答。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 4 分鐘
Task 決定 AI 要做什麼,Schedule 決定什麼時候做,兩者結合,AI 才能變成按時間自動執行工作的專屬 Agent。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 4 分鐘
把複雜任務拆成小而清晰的子任務,逐步完成,降低難度、提升成功率,是 Agent 執行複雜工作的基本功。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 4 分鐘
Planning 指 AI 先釐清目標、拆解任務、制定待辦清單,再開始執行,讓整個流程更有條理,也更容易追蹤進度。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 3 分鐘
Pipeline 是把複雜任務拆成一連串固定順序的處理步驟,像生產線一樣讓資料自動流動,逐步產出最終結果。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 3 分鐘
Chain 任務鏈是把大目標拆成一連串小任務,依序執行、層層交接,讓 AI 輸出更準確、一致且可控。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 4 分鐘
n8n、Make、Latenode 都是無程式碼或低程式碼的自動化工作流平台,能把 AI、通訊軟體與資料庫串在一起自動運作。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 3 分鐘
A2A 全名 Agent2Agent,是一套讓不同 AI 代理人之間能互相溝通、交換任務與結果的標準協定,解決多代理人協作的互通問題。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 3 分鐘
Workflow Evolution 是從單一指令走到完整 AI 系統的七個階段,每往上一階,能力與價值都跟著放大。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 4 分鐘
Workflow Design 工作流設計的核心,是把每一段任務分配給最適合的 AI 模型,而不是把流程圖畫得漂亮。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 4 分鐘
Sub-agent 子代理人是把大任務拆給多個獨立的代理人並行處理,再由主代理人整合與驗證結果。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 4 分鐘
路由依照網址路徑、參數或條件,決定一個請求要交給哪一段程式或哪一條流程處理。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 4 分鐘
ReAct 是讓模型交替進行推理與行動的框架,每做一次動作就看一次結果再決定下一步,是 Agent 的基本運作骨架。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 4 分鐘
接收人類的模糊指令,拆成任務、分派給子代理、監控進度與品質,最後彙整回報的角色。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 4 分鐘
Orchestration 協調編排是管理多個 AI 與工具一起工作的機制,決定誰在什麼時間做什麼事,並把結果整合成最終成果。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 4 分鐘
把任務拆成幾個階段,每個階段交給最擅長那件事的模型,接力完成後整合輸出。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 4 分鐘
Human-in-the-loop 是把人的判斷放進 AI 的工作循環裡,由 AI 產出、人類審查與回饋,一輪一輪把品質推上去。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 4 分鐘
Guardrails 防護欄是圍在 AI 輸入與輸出外圍的安全機制,用來偵測、過濾與阻擋不當內容與風險行為。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 4 分鐘
任務分派是依模型專長把工作切開來交給不同 AI,你的角色從執行者變成 AI 團隊主管。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 4 分鐘
深度研究是 AI 自主規劃查詢、多輪檢索並交叉比對,最後整合成一份附來源報告的功能。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 4 分鐘
AI 直接看畫面、移動游標、點擊與輸入,像人一樣操作電腦,用來處理沒有 API 的軟體。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 4 分鐘
自動化工具地圖把主流自動化平台的定位、適合對象與優缺點攤開對照,幫你選出最適合的那一個。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 4 分鐘
把重複性任務交給系統自動執行,串接流程、整合工具,減少人力也減少人為錯誤。
2026/8/28 Agent 與工作流 約 4 分鐘
Review 是請 AI 針對已完成的內容列出問題,只負責找不負責改,修改留給後面的優化步驟。
2026/8/21 Agent 與工作流 約 4 分鐘
Branch Chain 分支流程,是在任務執行過程中依條件或中間結果選擇不同路徑執行,最後再匯整輸出結果。
2026/8/4 Agent 與工作流 約 4 分鐘
順序流程是最基礎的工作流型態,任務依固定順序執行,前一步的產出作為下一步的輸入,穩定可控。
2026/6/29 Agent 與工作流 約 4 分鐘
多 AI 協作是讓多個 Agent 各司其職、相互配合,共同完成單一 AI 做不完的複雜任務。
2026/6/28 Agent 與工作流 約 3 分鐘
Agentic System 是具備目標導向、自主規劃、工具使用與記憶能力的 AI 系統,會一路做到任務完成。
2026/6/19 Agent 與工作流 約 4 分鐘
Agent 是能理解目標、自主規劃、調用工具、執行任務,並根據回饋持續優化,最終完成目標的 AI 系統。
2026/6/9 Agent 與工作流 約 4 分鐘
Merge 是把多條分支的結果交叉整合成一份有優先順序的結論,分支只是素材,匯合才產生價值。
2026/5/23 Agent 與工作流 約 4 分鐘
專業分工是指讓不同模型與角色各做自己最擅長的事,像公司裡的不同部門,各自發揮最大價值。
2026/5/8 Agent 與工作流 約 4 分鐘
平行工作流是把任務同時交給不同的 AI 或工具處理,最後再整合結果,大幅縮短完成時間。
2026/5/3 Agent 與工作流 約 3 分鐘
回饋迴圈是「輸出、回饋、改善、新輸出」的循環,透過持續收集意見讓成果一版比一版好。
2026/4/30 Agent 與工作流 約 4 分鐘
Stage 是把大專案按階段性目標切分,每個階段有明確目標、步驟與可驗收的交付物才能往下走。
2026/4/13 Agent 與工作流 約 4 分鐘
Skill 是 AI 可以使用的能力外掛,讓它在對話中執行真實世界的任務,而不只是回答問題。
2026/4/7 Agent 與工作流 約 5 分鐘
AI 智慧體工作流是把工作拆成輸入、研究、產出、檢查、輸出五段的通用骨架,適用於大多數專案。
2026/3/25 Agent 與工作流 約 4 分鐘
自我反思機制讓 AI 產生初步結果後先自我提問、驗證與修正,確認無誤才輸出給人類。
2026/3/18 Agent 與工作流 約 4 分鐘
整合是把多份分析結果轉化為新洞察與策略方向的過程,跟只是把資料放在一起的匯合不同。
2026/3/8 Agent 與工作流 約 3 分鐘
迴圈工作流用草稿、檢查、精修、迭代、回饋、輸出六個步驟持續循環,讓每一次輸出都比上一次更好。
2026/2/18 Agent 與工作流 約 4 分鐘
代理式 AI 具備自主性與目標導向,能理解目標、規劃步驟、調用工具、執行任務,並持續優化直到達成目標。
2026/2/1 Agent 與工作流 約 4 分鐘
線性流程是把一個大任務拆成一連串有順序的步驟,依序執行、逐步產出,讓過程清晰、結果穩定。
2026/1/11 Agent 與工作流 約 4 分鐘
AI 助理不是一個聊天視窗,而是脈絡、記憶、知識庫、工作空間、專案與客製助理整合後的成果。
2026/1/2 Agent 與工作流 約 4 分鐘
優化修正是拿檢查出來的問題,透過具體回饋讓 AI 產出下一版,一輪一輪逼近你要的成果。
2026/1/1 Agent 與工作流 約 3 分鐘