前幾天了解了 AI Agent 的運作方式，也知道了 Tool Calling 可以讓 AI 真正「動手做事情」。

今天我想進一步了解一個更重要的概念：Agentic Workflow。

簡單來說，Agentic Workflow 可以想像成一條「AI 裝配線」。

在這條裝配線上，不是只有一個 AI Agent 負責所有事情，而是可以讓不同的 Agent 負責不同的工作。

例如：

使用者提出需求
      ↓
Agent 1：分析需求
      ↓
Agent 2：搜尋資料 / Knowledge Base
      ↓
Agent 3：分析資料
      ↓
Agent 4：執行任務
      ↓
Agent 5：檢查結果
      ↓
完成任務

每個 Agent 都有自己的角色，它可以根據目前取得的資訊做出判斷，再決定下一步要做什麼。

因此，Agentic Workflow 有幾個很重要的特性：

• 自主性：Agent 不需要每一步都等待人工指令，而是可以根據目前的情況做決策。
• 協作性：不同 Agent 可以負責不同任務，彼此傳遞結果。
• 目標導向：整個 Workflow 最終都是為了完成一個明確的目標。

例如客服系統中，一般的自動化流程可能只是把客服工單從「開啟」變成「處理中」。

但 Agentic Workflow 可以進一步讓：

收到客服工單
      ↓
AI 分類問題
      ↓
搜尋 Knowledge Base
      ↓
AI 產生回覆草稿
      ↓
判斷是否可以直接回覆
      ↓
可以 → 自動回覆
不能 → 交給人工審查

這樣一來，AI 就不只是按照固定規則執行，而是可以根據當下取得的資訊進行判斷。

所以目前我對 Agentic Workflow 最簡單的理解就是：

AI Agent + 工作流程自動化 = Agentic Workflow

AI Agent 負責「思考與行動」，而 Agentic Workflow 則是把這些 Agent 組合起來，讓它們可以互相協作，完成一個比較複雜的目標。

明天研究主題:AI Agent 的大腦、手與腳