Agentic Workflow 設計概念：怎麼讓 AI 真的幫你做事

從「寫 Prompt」到「設計流程」

用普通 AI 的思維是：寫一個好 Prompt，讓 AI 一次給你好答案。

設計 Agentic Workflow 的思維完全不一樣：你要想的是「這個任務要怎麼拆、每一步誰來做、出錯了怎麼辦、哪些地方需要人介入」。

這更像是在設計一個工作流程，只是執行者從人變成了 AI。

四個核心設計模式

2026 年業界已經有幾個被反覆驗證的 Agentic Workflow 設計模式，不管你用什麼框架，這些思維都適用。

圖說：吳恩達曾在 2024 年提出四大 Agent 模式。其中包含了自我反思修正、工具呼叫、動態規劃拆解，以及讓多個專業 AI 合作的 Multi-Agent。

模式一：Reflection（反思迴圈）

AI 執行完一個步驟之後，讓它自己檢查結果、評估品質，然後決定要不要重做。

執行 → 自我評估 → 夠好了？→ 輸出
                  ↓ 不夠好
               重新執行

適合用在：寫作、程式碼生成、任何需要品質把關的輸出。

實際例子：Claude Code 寫完一段 code 之後，會自己跑測試、看有沒有錯誤，有的話自己修，這就是 Reflection 在跑。

模式二：Tool Use（工具呼叫）

讓 AI 能根據需要呼叫外部工具，而不是只靠自己的知識回答。

工具可以是：搜尋引擎、瀏覽器、程式執行環境、資料庫查詢、API 呼叫、檔案讀寫...

這個模式的關鍵設計點是：工具的邊界要清楚。給 AI 太多工具反而會讓它不知道該用哪個，給太少又做不了事。

模式三：Planning（規劃拆解）

收到複雜目標之後，先讓 AI 把任務拆成子任務清單，再逐步執行。

目標 → 規劃（拆成 N 個子任務）→ 執行子任務 1 → 執行子任務 2 → ... → 整合結果

這個模式有個常見的變體：Plan-and-Execute，一個 AI 負責規劃，另一個 AI 負責執行，再有一個負責根據執行結果調整計畫。三個角色分開，各司其職。

模式四：Multi-Agent 協作

把不同的任務分給不同的 Agent，每個 Agent 專注在自己的職責，由一個 Orchestrator（協調者）統籌。

Multi-Agent 的好處是每個 Agent 的 context 更乾淨、職責更清楚，比一個 Agent 包辦所有事情更可靠。

任務拆解的思維

設計 Agentic Workflow 最重要的一步，是把任務拆得夠細、夠清楚。

幾個原則：

一個步驟只做一件事 — 「搜尋資料並整理並寫成報告」是三件事，要拆開。每個步驟的輸入和輸出要明確。

步驟之間的依賴要清楚 — 哪些步驟必須按順序、哪些可以並行，想清楚再設計。

失敗的處理要預先想好 — 某個步驟失敗了，是重試、跳過、還是整個流程停下來等人處理？

輸出格式要規定 — 讓 AI 輸出結構化的格式（JSON、Markdown 表格等），下一個步驟才能可靠地接收。

Human-in-the-Loop 要放在哪

完全自動化聽起來很爽，但現實是：高風險的決策點一定要有人介入。

圖說：隨任務風險升高，越應該增加人工介入的守門機制。我們追求的不是 100% 全自動，而是將「高風險節點」還權給人類。

原則很簡單：出錯代價越高，人介入的頻率就要越高。

一個常見的設計錯誤

很多人第一次設計 Agentic Workflow 會犯的錯：把所有事情塞給一個 Agent，然後給一個超長的 Prompt。

這樣做的問題：

• Context 太長，AI 容易忽略前面的指令
• 任務太複雜，規劃能力跟不上
• 出錯了很難 debug，不知道是哪一步出問題

比較好的做法是：先把流程想清楚，再決定要幾個 Agent、每個 Agent 負責什麼。從最簡單的設計開始，只在真的需要的時候才加複雜度。

設計 Agentic Workflow 的思維轉變

從「用 AI」到「設計 AI 流程」，思維上有幾個轉變：

從「一次對話」到「多步驟流程」 — 不是一個 Prompt 解決所有事，而是設計一個有步驟、有邏輯的執行流程。

從「輸出文字」到「執行動作」 — Agentic AI 的輸出不只是文字，還包括呼叫工具、修改檔案、觸發 API 等真實動作。

從「我來判斷」到「設計判斷邏輯」 — 你不是在每一步告訴 AI 怎麼做，而是預先設計好「遇到什麼情況要怎麼處理」的邏輯。

從「完美 Prompt」到「可靠流程」 — 與其花時間調一個完美的 Prompt，不如設計一個有 Reflection、有錯誤處理的流程，讓系統自己變得可靠。

總結

Agentic Workflow 設計的核心就是：把複雜任務拆成清楚的步驟，讓 AI 在有邊界的範圍內自主執行，在關鍵節點保留人的判斷。

四個設計模式（Reflection、Tool Use、Planning、Multi-Agent）可以根據任務複雜度組合使用。不是越複雜越好，從最簡單的設計開始，夠用就好。

這個系列後續會繼續寫更多實作層面的內容，包括具體框架的選擇和實際案例。