傳統自動化依循預先設計好的路徑運作，而 AI Agent 工作流程則能根據當下情境選擇下一步行動。它會運用工具、檢查結果，並在需要時調整方向。這使得 Agent 工作流程特別適合處理那些變化太多、無法用固定規則涵蓋，卻仍需明確目標的任務。本指南將說明這類工作流程的運作方式、適用場景、建置方法，以及 Kimi Agent 能為常見的知識型工作任務帶來哪些助益。
什麼是 AI Agent 工作流程？
AI Agent 工作流程是由一個或多個 AI Agent 完成的一連串任務，目的是達成特定結果。Agent 會理解目標並選擇下一步行動，接著運用可用工具，並在繼續執行或修改計畫前檢查結果。
AI 工作流程 vs AI Agent
AI 工作流程依循預先定義的邏輯，推動資訊在流程中流轉。AI Agent 則是能動態選擇行動的軟體實體。工作流程描述工作如何被組織，而 Agent 則決定如何完成自己被分配到的部分。
這兩種方法並非對立。許多可靠的系統採用混合式設計：固定的工作流程步驟負責處理可預測的操作，而 Agent 則負責需要判讀或會改變執行路徑的任務。
| 方法 | 執行路徑 | 最適用情境 | 主要取捨 |
|---|---|---|---|
| 傳統自動化 | 固定規則 | 穩定且重複性高的流程 | 遇到非預期輸入時會中斷 |
| AI 工作流程 | 預先定義的模型與工具步驟 | 受控的 AI 處理過程 | 調整彈性有限 |
| AI Agent 工作流程 | 在限制範圍內做出動態決策 | 多變化的多步驟任務 | 需要更嚴謹的測試與監督 |
AI Agent 工作流程 vs 傳統自動化
當每種輸入都有已知路徑可循時，傳統自動化就能發揮良好效果。像發票核准規則或排程資料傳輸，通常不需要開放式的推理，系統只要快速且一致地依規則執行即可。
當下一步取決於語意或新出現的證據時，AI Agent 工作流程自動化就更能派上用場。例如客服 Agent 可能會搜尋知識庫並嘗試某個解決方案；若測試失敗，它可以改變方向，或請求人工協助。
AI Agent 工作流程示意圖：運作方式
下方的 AI Agent 工作流程示意圖展示了一個基本的執行迴圈。實際系統可能會加入更多工具或核准節點，但同樣的流程順序始終清晰可見。
從目標到計畫
有效的工作流程始於明確的成果。「研究電動車」留下太多解讀空間,而「比較三種城市車隊充電策略,並產出一份兩頁的建議書」則為 Agent 提供了清楚的目標。指令與經核准的來源資料能為選擇下一步行動提供所需的脈絡。
工具使用與執行
工具讓 Agent 能夠檢索資訊或執行模型以外的核准動作。搜尋可提供最新資訊,而資料庫工具則可回傳內部記錄。每次呼叫工具後,Agent 都會檢查結果,並決定是要繼續、嘗試其他方法,還是要求補充缺少的資訊。
評估與人工核准
工作流程需要明確的完成標準,例如必填欄位或證據標準。它也應該在執行敏感或不可逆的動作前暫停。舉例來說,Agent 可以先擬好一封給客戶的電子郵件,再由人員審核後才寄出。
常見的 AI Agent 工作流程模式
大多數 AI Agent 工作流程都採用一小組反覆出現的模式。請選擇能可靠完成任務的最簡單模式。
循序與路由式工作流程
循序工作流程按固定順序推進各個相依階段,每個階段都使用前一階段的輸出,因此整個過程容易追蹤與測試。路由式工作流程則會對輸入內容進行分類,並將其導向數條預先定義路徑中的其中一條。
舉例來說,內容工作流程可能會先完成研究,再進入文章的撰寫與審閱階段。客服路由則可將帳務問題導向某一流程,同時將登入問題導向另一流程。
並行與多 Agent 工作流程
並行工作流程會同時執行多個獨立任務,以縮短處理時間。多 Agent 工作流程則按角色分工,各個 Agent 依序或並行運作,這需要明確的職責分工與可靠的成果整合方式。
在進行市場進入研究時,可由不同的 Agent 分別檢視顧客需求與競爭者動態,另一個 Agent 則負責審視當地法規,最後由一個協調 Agent 將這些發現整合成一份報告。
人機協作工作流程
人機協作工作流程會在特定節點暫停,以進行審核或核准。例行步驟可自動執行,而不確定或影響重大的決策則交由人員處理。這些檢查點應限於人類判斷能真正發揮價值之處。
在採購作業中,Agent 可以先比較供應商提案,再請主管核准最終選定的方案。出版工作流程也可能要求編輯在文章上線前先查核事實內容。
AI Agent 工作流程的實際範例
以一個將市場問題轉化為簡短報告的工作流程為例。使用者先界定目標受眾與範疇,再指定所需的格式,Agent 則將需求拆解為多個研究問題。
Agent 會搜尋核准的資料來源並記錄相關發現,並在草擬報告前檢查是否缺少證據。若兩個來源的資訊互相牴觸,它會標示出差異或繼續研究。最後的審核步驟會在交付前,依所要求的結構檢查草稿內容。
這個範例同時包含固定與可調整的部分。所需的輸出結果與審核標準保持固定,而搜尋查詢則可隨著 Agent 取得更多資訊而調整。這種平衡使整個過程比完全開放式的 Agent 更容易掌控。
常見的商業應用場景
AI Agent 工作流程適用於輸入內容多變、但期望結果明確的工作:
客服工作流程可以調查案件,並準備好包含有用脈絡的升級處理內容。
研究工作流程可以蒐集證據,並將其轉化為結構化的簡報。
文件工作流程可以先擷取資訊,再將例外情況導向人工審核。
IT 工作流程可以檢視警示,並提出獲允許的下一步行動。
對於規則穩定的簡單、大量任務,固定工作流程仍是較好的選擇。Agent 式行為應用來解決真正的變動性,而非為了追求新穎而使用。
如何建立 AI Agent 工作流程
一個實用的初版不需要用到很多 Agent。先從一個範圍明確的任務開始,只有在測試顯示出明確限制後,才逐步擴充。
定義成果並繪製步驟
寫下一個他人也能驗證的完成條件,接著描繪出目前該任務的處理方式,並標記出哪些步驟使用固定規則、哪些步驟需要判斷。
對於可預測的作業使用自動化,只把能從脈絡或工具使用中受益的決策交給 Agent。這能讓工作流程保持易於理解,並減少不必要的模型呼叫。
選擇 AI Agent 工作流程工具
應依實際工作內容而非產品類別來選擇工具。研究工作流程需要可靠的檢索能力,作業型工作流程則可能需要對內部系統進行受控存取。Agent 應僅獲得其角色所需的工具。
在比較 AI Agent 工作流程工具時,請檢視其整合選項與權限控管機制,並留意是否提供能揭示失敗執行過程的執行紀錄。成本上限同樣重要,因為反覆推理與重試可能會使用量迅速增加。
加入防護機制並測試工作流程
在執行工作流程前先設定限制,明確定義 Agent 可存取哪些資料,限制寫入動作,並在後果重大之處加入核准關卡。每個工作流程也都需要有停止條件。
請測試完整的任務,而非孤立的提示詞。追蹤完成率與錯誤發生頻率,並檢視人員需要介入的頻率。這些訊號能顯示出該工作流程究竟是節省了工作,還是只是把工作轉移成了監控。
如果你的目標是體驗 Agent 的能力,而非自行建構相關基礎架構,Kimi Agent 提供了更直接的選擇。你可以交給它一項支援的多步驟任務,例如研究、文件、簡報、試算表或網站製作。Kimi 會在產品體驗中直接處理該任務,因此你不需要自行組裝模型連接與工作流程元件。
Kimi Agent 在多步驟工作中能做什麼
自訂架構能提供精細的控制,但也需要相應的編排與評估工作。對於想在不自行搭建這套系統的情況下完成多步驟知識工作任務的用戶,Kimi Agent 提供了一種通用的智能體體驗。
基於目標的規劃與任務執行
Kimi Agent 能夠理解目標並規劃所需的工作,然後在產品體驗內執行任務。這讓用戶無需先設計規劃器或工具循環,就能直接使用智能體工作流程。
深度研究、網站與簡報製作
Kimi Agent 配備了多種不同功能,例如可以生成網站、製作 PPT 簡報。這些能力幫助用戶透過單一產品體驗,把一個籠統的需求轉化為結構化的成果。
文件、試算表與多模態檔案處理
Kimi 支援多模態推理與基於檔案的工作流程,能夠處理 PDF 和 Word 文件,同時也支援 Excel 和 PPT 檔案。此外,Kimi 還能處理圖片和 TXT 檔案,影片則提供了另一種輸入格式。這使得 Kimi Agent 能夠處理超越純文字聊天範疇的來源素材。
什麼時候該用 Kimi Agent Swarm
Kimi Agent Swarm 提供一種獨立的多智能體能力,適合能從大範圍並行執行中受益的任務。它可以協調大量專職工作單元,處理大規模搜尋或批次任務,對於包含多條獨立研究路徑的長篇工作也同樣適用。
AI 智能體工作流程自動化的優勢與局限
AI 智能體工作流程可以減少人工交接環節,並適應那些會打亂固定腳本的輸入變化。它們能把研究和分析銜接起來,再把研究成果轉化為最終成果。當任務目標穩定、但路徑多變時,這種優勢最為明顯。
同樣的靈活性也帶來了風險。智能體的決策具有機率性質:某個工具的失敗可能影響後續步驟,不佳的資料也會削弱最終結果;而權限範圍越大,一旦出錯,影響也越大。因此,可靠的工作流程需要驗證機制和可見的日誌記錄,高影響力的操作則需要人工審批。
結論
AI 智能體工作流程結合了明確的流程與自適應決策:工作流程設定結果與邊界,智能體則在這些邊界內選擇有用的行動。建議先從一個明確的任務開始,只添加它真正需要的工具,再測試完整的運行過程,並讓有重大影響的操作始終處於人工掌控之下。對於受支援的研究和內容創作任務,Kimi Agent 提供了一種直接的方式,讓你無需自行搭建工作流程基礎設施,就能使用多步驟 AI 能力。