當 AI 開始行動，Prompt Governance 就不夠了

當 AI 開始執行，治理必須超越對話。

AI 不再只是「回答問題」的工具

最初我們使用大型語言模型（LLM），是為了解釋程式碼、生成文件，或協助思考。但今天的 AI Agent 已經跨越了一個關鍵門檻。它們現在正在修改程式碼、重構模組、修改設定，甚至觸發部署流程。

它們不再只是「建議者（Advisors）」；它們是 行動者（Actors）。

真正的問題不是錯誤，而是「無法解釋」

真正讓團隊焦慮的，往往不是 AI 做錯事，而在於當事情發生時，無法回答簡單的問題：

• 為什麼它這樣做？
• 這個動作是基於什麼假設？
• 如果出事，我們能重播這個決策過程嗎？

聊天記錄不等於治理。
Prompt 設計也不等於責任邊界。

為什麼 Prompt Orchestration Governance (POG) 是必要的

POG 不是另一種 prompt engineering。它解決的是目前系統中一個根本的缺口：

當 AI 做出一個影響系統的動作時，人類是否還能理解、審查並重播這個決策？

如果不能，那這不是自動化；這是 風險放大器。

多 Agent 世界的盲點

在多 Agent 系統中，這個問題被放大了。當你有 Planner Agent、Executor Agent 和 Reviewer Agent 時，「prompt」變成了隱藏在視線之外的內部訊息流。

治理往往停留在單一對話層級，這造成了 結構性錯位：行動發生了，但責任邊界消失了。

為什麼治理一定會卡在「Prompt」這一層

我們很快就會發現，治理 prompt 只能管理「想法」，而無法管理「行動」。

當 AI 開始做實際工作時，prompt 告訴它「做什麼」，但完全沒有處理：

• 任務邊界
• 狀態轉移
• 依賴關係
• 完成定義（Definition of Done）

傳統上，這些責任是由「任務系統」承擔的。然而，像 Jira 或 Linear 這樣的現有工具在這裡並不適用。

為什麼傳統任務系統對 AI 無效

現有的任務系統基於特定的假設：人類閱讀 UI，人類更新狀態，人類記住上下文。

AI 不會。

對 AI 而言，UI 是不可見的，狀態必須是機器可解析的，歷史必須是結構化的。

結語：任務本身必須成為治理單位

POG 引導我們得出一個單一且關鍵的結論：

任務本身，必須成為治理單位。

不是聊天視窗。不是 Log。不是工具狀態。

為了治理 AI 行動者，我們需要 可執行、可審查的任務描述，作為人類意圖與機器執行之間的約束合約。POG 的出現不是為了限制 AI，而是為了讓 AI 的行動重新進入人類可理解的系統邊界。

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