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）。許多公司遇到的 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」成為企業導入 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——從資料擷取、語意比對、法規檢索到最終回覆，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。
從 Demo 到上線：高雄國稅局的成功案例 以 Headquarter.ai 為例，由通徹智慧打造的 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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