近一年來，生成式 AI 成為企業轉型的熱門話題，其中最常被提及的關鍵字莫過於 AI Agent（又稱 Autonomous AI Agent）。許多組織遇到的 AI Agent 盲區是認為將一個會推理、會對話的 Agent 加入 RAG 技術與內部資料，就能讓內部自動化起來，高估單一 Agent 的自動化程度。但現實卻是： PoC 一再卡關、系統難以整合、成效無法複製。 AI 雖能對話，卻不一定能真正協助企業決策，或穩定驅動內部流程。

AI Agent 的挑戰：靈活但不易治理

AI Agent 的優勢在於靈活、能自主決策，也擅長處理探索型任務，但在治理與可稽核性上仍具挑戰。它的決策過程往往像一個黑箱，無法追蹤，也難以確定哪裡出錯。若面對有嚴謹的合規要求與責任歸屬的企業，這種「難以稽核的 AI」反而成為風險。更現實的是，Agent 導入與維運成本高、初期資源耗用大，每多一個任務都要重新訓練或設計，長期難以擴展。多數企業在導入 AI Agent 後，仍需要幾乎跟原先等量的人工檢核、知識更新難維護，導致 AI 難以變成真正的內部戰力。

當 Agentic Workflow 讓「控制與透明」成為組織導入 AI 的關鍵

Agentic Workflow 的出現，正是為了解決這個落差。它讓 AI 不再只是智慧助理，而是組織流程中穩定且可治理的節點。

不同於單一任務的 Agent，Workflow 將任務拆解為結構化步驟，例如：

1. 資料擷取

2. 語意比對

3. 法規檢索

4. 最終回覆生成

每一步都能追蹤、監控、驗證。AI 不再是一個黑盒，而是一條透明可稽核的自動化鏈。

Agentic Workflow 能讓多個 AI 協作分工：一個 Agent 負責搜尋，一個 Agent 負責判斷，一個 Agent 負責生成報告，每個子任務還能彼此校正檢查，大幅提升準確率與穩定性。 當組織要擴充新任務，只需新增節點即可，無須重構整套系統。知識得以沉澱、流程能重複使用，AI 也能隨業務演進而持續成長。

以企業導入 AI 需考量面向來做 AI Agent 與 Agentic Workflow 比較表 (圖表/Headquarter.ai（通徹智慧）團隊整理提供)

邁達特合作夥伴：通徹智慧從 Demo 到上線的成功案例

以 Headquarter.ai 為例，由 AWS ISV 夥伴、與邁達特的 METAMatch 合作夥伴通徹智慧打造的 Agentic Workflow 平台，AI 全程運行於客戶自有的 AWS 帳號中，並搭配 AI Guardrails 與 機敏資料控管，確保整體流程在安全、可稽核的環境下執行。搭配智慧專家團隊協助導入，從導入到上線最快僅需六週，不必重新開發或改造內部系統，就能立即讓 AI 成為實際生產力。以高雄國稅局導入的「營業稅小書僮」為例，將稅務案件自動拆解為「擷取陳述、比對法規、生成擬答」等步驟，讓 AI 推理可追蹤、可稽核。上線後，答覆準確率達 98%、作業時間縮短 90%，AI 成本更降 85%，成為政府導入可治理 AI 的代表案例。

AI Agent 善於快速啟動新任務，而 Agentic Workflow 則適合長期穩定運作。對企業而言，導入生成式 AI 的關鍵，不在於讓 AI 多會說話，而在於讓它能持續幫你做事、做對事。我們相信未來的企業 AI 形態，不是 Agent 或 Workflow 擇一，而是能在治理架構下靈活運作的混合式協作模式。

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文章出處：本文經「Headquarter.ai」授權