企業導入 AI Agent，先從一條可驗證的工作流開始

團隊想用 AI 減少重複工作時，第一個問題往往是「要選哪個工具？」我們更建議先寫下：這件工作從哪裡開始、最後要交付什麼，以及怎樣才算做對。工具選擇會因此變得具體。

01 / 固定流程，還是自主判斷？

Anthropic 將工作流描述為由程式預先安排模型和工具的路徑；Agent 則讓模型在執行過程中決定下一步與使用的工具。這個區分有助於判斷：任務需要多少彈性，以及哪些地方應保留明確規則。[1]

以上是用於選擇試點的示範，不是效能保證。同一個任務也可以採混合設計，例如程式先精確計算數字，再讓模型協助撰寫說明。

02 / 導入前，先回答三個問題

• 輸入是否穩定？先整理欄位、日期與檔案格式；每次資料長得不同，通常會增加後續處理難度。
• 成功能否被檢查？例如數字是否相符、來源是否存在、文章是否經過核准。把「看起來不錯」換成能重做的檢查。
• 遇到缺資料怎麼辦？決定何時停止、保留草稿或請人補充；不要讓系統自行補出業務事實。

03 / 把驗收條件放進流程

官方對 Agent 評估的討論提醒我們：驗收應對應實際任務，而非只讀最後一段回答。[2] 對內容更新來說，文章是否正確、產出的檔案是否完整、正式頁面是否真的出現，都是不同的檢查點。

1. 01輸入資料
2. 02產生草稿
3. 03核對結果
4. 04人工確認
5. 05正式發布

以週報為例，可以先檢查任務 ID 是否重複、完成日期是否缺漏，再計算本週完成數。模型若參與摘要，輸入應包含已算好的結果；審閱者則確認它沒有改寫數字或替受阻任務編造原因。

04 / 第一個試點可以很小

選一項每週都會做、資料容易取得、錯誤容易看出的工作。先保留原本人工版本，讓新流程處理同一份去識別化資料，再比較漏項、修正次數與完成時間。量測完成前，不預先宣稱節省比例。

• 試點範圍：一份任務表、一個團隊、一份週報。
• 觀察方式：記錄花費時間、人工改了什麼、哪些輸入會失敗。
• 擴充時機：連續幾次都能通過既定檢查，再增加資料來源或接入排程。

05 / 什麼仍需要另外驗證？

模型、工具與服務方案會變動；這篇文章提供選擇流程的方法，不提供特定產品的即時能力或價格比較。真正導入時，仍需用你的文件、權限設定與實際任務驗證。