AI Agentic Workflows: 實現複雜任務的自主協作與規模化執行

早期的大型語言模型（LLM）擅長語言理解與生成，但在複雜推理上仍有限制；而像 Siri 這類指令式助理，雖能處理特定任務，但缺乏彈性與自主能力。兩者都代表重要進展，但都無法真正做到理解意圖、規劃步驟並完成多階段任務。

Agentic AI 的出現改變了這個格局。它不再只「產生回答」，而是能夠推理、規劃並執行的智慧代理人。這類系統能主動分析需求、拆解任務、選擇工具並持續迭代，實現真正的流程自動化與 AI 工作協作。

然而，要讓 Agentic AI 從概念走向成熟應用，不只需要強大的推理與工具調用能力，更取決於數據品質、工作流程設計與模型評估策略。掌握這些關鍵條件，才能構建能持續優化、可靠執行且具備規模化能力的 Agentic AI Workflow。

什麼是 AI Agentic Workflows？

AI Agentic workflows（智能代理式工作流）將大型語言模型視為核心「決策大腦」。模型不只產生回答，而是能理解使用者意圖、擬定行動計畫、調用外部工具並完成任務──包括 API、數據庫、外掛工具等。

換句話說，代理（Agent）本身就是流程：推理、規劃與執行形成一個閉環，不斷循環優化。這讓 AI 能動態調整策略、聰明地分配工作，而不是依賴僵化的規則式系統，使其更適用於真實企業場景。

在這類應用中，穩定且可信的推理能力是關鍵。其中最重要的技術之一是 Chain-of-Thought（CoT）鏈式思維提示法。透過讓模型逐步拆解問題、思考邏輯與執行步驟，能提升準確度與透明度。這讓 AI 不只會「做」，還能解釋背後的理由，並在遇到變數時調整策略，大幅增加可靠性。

核心機制：Agentic AI 如何進行推理與工具運用

在代理型工作流程（Agentic Workflows）中，AI 能將開放式的目標轉化為具體可執行的行動計畫，為大規模任務分工與自動化奠定基礎。這一過程依靠結構化推理與智能化的工具運用，讓 AI 能夠在理解任務的同時，靈活規劃、調度並執行每一步操作。

圖 1：Agentic AI 如何拆解目標、選擇工具並執行以產出結果

當基礎架構建立後，接下來的重點是驅動 Agentic AI 的核心機制 —— 它如何推理並運用工具。

一、任務拆解與規劃（Deconstruction and Planning）

大型語言模型（LLM）會先分析使用者的目標，並將其拆解成任務圖（包含子目標、依存關係與成功條件）。

透過結構化推理（Structured Reasoning），AI 能定義輸入參數、限制條件與停止準則，確保每個步驟都明確可測、可驗證。

二、工具選擇與參數化（Tool Selection and Parameterization）

系統會將任務中的每一步對應到註冊資料庫中的合適工具（如 API、資料庫或外掛插件），並根據上下文產出格式正確的輸入。

同時，它會驗證資料結構（schema）、處理授權或頻率限制（auth/rate limits），並在執行前預先檢查呼叫，降低錯誤發生率。

三、執行與整合（Execution and Synthesis）

接著，AI 會執行工具呼叫、解析輸出結果，並即時更新工作記憶體。若任務出現錯誤，系統會自動重試或切換策略。

這個過程會不斷迭代，直到達成設定的成功條件，最後依據取得的結果生成最終回應或完整的行動記錄。

擴展複雜度：從單代理到多代理系統

隨著 Agentic AI 更深入真實應用場景，任務的範圍與複雜度持續攀升。有些任務需要長推理鏈（reasoning chain），有些則需跨多個領域協作，或在即時情境下執行。

單代理的限制（Single-Agent Limitation）

在單代理系統中，單一自主單元負責規劃、執行與檢查任務。這樣的設計在處理簡單任務時效率不錯，但在多任務環境中表現不佳。隨著工作量擴增，瓶頸會逐漸浮現。

例如，一個單一代理若要處理所有電商退貨流程，只要其中一個環節出錯（如驗證或退款失敗），整體任務就可能中斷。

多代理系統（Multi-Agent Systems）

多代理系統（Multi-Agent System）由多個專職代理組成，並透過一個協調代理（orchestrator）進行任務分配與協作。

以客服為例：

• 一個代理負責與顧客對話；
• 另一個代理存取帳號資訊；
• 第三個代理執行退款流程。

透過明確分工與協調，系統能更快速且精準地完成任務，提升效率與容錯能力。

真實應用：Agentic AI 正在改變各大產業

Agentic AI 正逐步重塑產業生態，將「推理、規劃與執行」深度整合進真實世界的工作流程。以下是幾個實際應用場景：

電商（E-Commerce）

在零售 AI 應用中，代理（Agent）能自動與訂單管理系統互動，執行退款、追蹤物流並處理退貨流程。

這些智能代理讓多模態購物流程更順暢，能自動協調各步驟，使顧客能更快完成交易，並提升滿意度與忠誠度。

金融服務（Financial Services）

在金融作業中，AI 代理可整合交易、合規稽核與風控系統的資料，讓流程更透明。

藉由這種整合視角，代理能即時偵測詐欺行為、自動化監控與報告，減少人工作業。

最終結果是更快速、更安全的運作，同時提升信任度與監管合規信心。

客戶服務（Customer Service）

最佳的客服體驗來自即時互動。

由 AI 代理與語音資料驅動的對話型聊天機器人，能即時擷取 CRM 資料，更新紀錄、處理交易並引導問題解決流程，

提供顧客更即時的回應與流暢的端到端服務體驗。

案例研究：跨領域的迭代式工具使用測試集建構

Appen 與某全球領先科技公司合作，快速建立跨領域的工具使用測試集。每週專案都涵蓋不同的應用場景，從訂房服務到客服自動化等多個領域。

挑戰在於多樣化的工具與任務結構。不同領域所需的工具與操作邏輯差異極大，因此必須招募具備專業背景的參與者，並透過 AI 輔助的工作流程與即時驗證機制來確保品質。

這種 敏捷式迭代流程（Agile Iteration Approach），讓客戶能快速驗證模型在不同工具環境中的適應性，縮短開發週期，並提升模型在多領域下的可靠度與穩定性。

成功的基石：以高品質數據構建與管理 Agentic 系統

任何 Agentic AI 系統的可靠性，皆取決於其所使用的數據品質。一般性的開放數據集（generic datasets）遠不足以支撐這類自主型 AI 的需求，因為 Agentic 系統不僅需要大量數據，更需要 具備情境相關性、可生產部署（production-ready） 的高品質數據。

這些數據必須與實際的 工具（tools）、API 介面 及 工作流程（workflows） 精準對應，確保代理在進行推理、規劃與行動時能順利執行每一步，最終實現穩定且可監控的任務自動化。

換言之，數據不僅是訓練材料，更是系統決策邏輯的骨架。唯有透過嚴謹的數據設計、結構化標註與動態維護，Agentic AI 才能在真實世界中穩定運作，展現可持續的智能效能。

關鍵數據需求

為確保 Agentic AI 工作流程的穩定性與準確性，系統必須滿足以下三項核心數據條件：

領域專業知識（Domain-Specific Expertise）

在建立訓練數據集時，領域對齊（domain alignment） 至關重要。以金融業為例，AI 代理需在真實的支付流程、審計紀錄及詐欺案例資料上訓練，才能反映實際運作情境。唯有這樣的數據基礎，AI 才能提供更精準的洞察與更有力的合規支援。

動態驗證機制（Dynamic Validation）

數據不僅要「看起來正確」，更要能「實際運作」。驗證流程（validation pipelines）是確保系統完整性的關鍵，能在部署前攔截錯誤輸入、邊界情境（edge cases）與非預期回應。這樣的流程能確保每一次 API 呼叫、查詢與工具操作 的穩定與準確，最終帶來更順暢的操作體驗與更高的用戶信任。

持續更新（Continuous Updates）

API、工具與商業規則變化極快，若數據集固定不變，將迅速過時並導致模型效能下降。透過 持續數據更新與驗證機制，可確保資料內容與業務流程同步演進，讓系統在動態環境中依然保持高準確度與穩定性。

Appen 在數據品質中的關鍵角色

Appen 透過其 AI Data Platform（人工智慧數據平台） 與嚴謹的數據品質管控機制，

為企業級 AI 開發提供強大的支撐，確保 更快的專案交付速度與更高的準確度。

AI Data Platform（ADAP）：結合自動化與人工監督的核心引擎

Appen 的 AI Data Platform（ADAP） 結合自動化技術與人工品質控管，

專為企業級 AI 訓練與生產系統設計。

ADAP 支援以下核心功能：

數據標註（Annotation）：涵蓋文字、影像、語音、影片等多模態數據。

分類與標準化（Classification）：確保資料結構一致，利於模型學習。

模型評估與紅隊測試（Model Evaluation & Red Teaming）：檢測模型表現與潛在風險。

效能基準測試（Benchmarking）與 A/B 測試：比較不同模型版本，持續優化結果。

透過串流化工作流程（streaming workflows），ADAP 能顯著縮短數據交付與迭代週期，讓企業快速構建 可生產部署（production-grade） 的 AI 系統。

AI Data Quality Practices：嚴謹的數據品質管控機制

Appen 採用專有分析方法來衡量 精確度（precision）、準確率（accuracy） 與 完整性（completeness）。

其數據品質體系包含：

標註準則文件（Annotation Guidelines）：確保標註人員在相同規範下操作，提升一致性。

品質稽核（Quality Audits）：多層級審核機制，逐步排除潛在錯誤。

根因分析（Root-Cause Analysis）：從錯誤數據追溯原因，精準修正流程。

持續監控（Continuous Monitoring）：透過動態監測機制，確保數據始終與模型目標保持一致。

這些實踐能確保每筆資料在投入訓練前，均具備高可用性與可追溯性。