AI Agent 會取代人類還是 Workflow tool 嗎？
AI Agent 熱潮正起，本篇深入探討 AI Agent 的最新思考，以及人與 AI 的分工如何精準切分，幫助你掌握未來工作趨勢。
卷首語：
帥吧這個封面圖，讓 AI 領導者管理其它不同的 AI 員工，我最近在做的 Agent 團隊。
好久不見朋友們，跟大家報告我的近況！
四月底剛離職
六月底開新公司 Ordilux
五月到八月把線上課程錄製的差不多
開了一個知識倉鼠社群，有興趣的朋友可以 ++，分享一些日常看到不錯的內容跟思考
正文開始前，跟大家介紹新公司品牌 Ordilux
公司品牌叫 Ordilux，公司願景是『為企業導入 AI 員工』，過程包含：
解決大量重複性任務
優化並建立可重複流程
導入專屬 Agent，能處理各種任務（封面圖呈現一位人工智慧 Leader 管理其他人工智慧員工的創新概念）。
在這個人工智慧快速演進的時代，它將取代越來越多低效勞力，讓人們擺脫傳統 SaaS 軟體的繁瑣適應。
Ordilux 提供的首要價值是 Taas（任務即服務，Task as a Service）。
我們協助企業將工作任務流程化並自動化，讓你專注於最具價值的核心：戰略分析、承擔責任，以及情感溝通。
例如：
數據分析師從海量數據中提煉洞察，而 Ordilux 處理資料整理的瑣碎工作。
老闆針對客戶需求報價，而 Ordilux 簡化繁雜的需求彙整。
電商主管評估成本與收益，而 Ordilux 自動生成每月耗時數天的報表。
一旦基礎任務自動化，我們再建置各種 Agent，讓它們學習並處理更廣泛的需求。
雖然 Agent 技術仍處於火熱發展階段，充滿未知變化，但這正是身處前沿的優勢，我們將帶領企業一同探索科技進步，開創成長與轉型的無限可能。
歡迎聯繫我們 contact@ordiluxcorp.com 一起討論如何為你的企業注入 AI 的力量。
以下文章也是近期對於 Agent 及 Workflow Tool 的一點思考，也從『人的任務』帶入去切，AI 到底影響著人們的哪些工作，正文開始。
任務目標越模糊，Agent 越容易失真
現在市場對 AI Agent 有不實際幻想，期待它能解決所有問題。但現階段仍不可能，原因如下：
定義目標及達成目標的方式，會影響 Agent 如何規劃及調用工具。
LLM 底層是機率性「預測」，而非嚴謹的「邏輯演繹」。因此 LLM 執行任務會產生兩個主要副作用：
每步小偏差 → 多步後累積成重大錯誤
缺乏連貫的因果模型 → 難以在多輪決策任務中維持穩定策略
因為其輸出文字都是來自統計規律的推理，所以在每一個推理的步驟上都可能發生小機率的偏差，這一偏差容易導致在多輪推理後逐漸放大錯誤。
直觀來說，當 Agent 面對明確規範的任務（如程式設計、資料整理）表現穩定，能有效調用工具並規劃步驟。但目標不明、準則模糊或需求曖昧時，會出現「失真」或「目標漂移」的現象：
指令不明確 → Agent 預測目標與真實需求不一致
模糊規則 → 多輪任務規劃、調用外部工具時偏差逐步累積放大
因此，人類的「任務設計」與「目標定義」能力，將成為 LLM Agent 有效運作的關鍵。
LLM 的個案處理經驗弱
搜尋功能讓 LLM 能力大幅提升，但在個案處理上仍相對弱勢，有幾個原因在於：
缺乏經驗性直覺：LLM 依賴統計特徵與語境關聯，遇到訓練數據未涵蓋的情境時只能根據近似特徵「猜測」，無法像專家般連結經驗與推理。
糾錯流程過度線性或盲目：出錯時，Agent 常常會重複「相同」的操作，缺乏跳出既定模式尋找新策略的彈性（例如同樣的 API 回傳錯誤，一直重試參數卻不改其他路徑）。
自我反思能力不足：缺乏元認知能力，無法審視是否理解錯題目、流程是否偏離目標或需要止損，難以主動糾錯或回退。
所以當 LLM 要解決個人或企業內部流程時，極度仰賴過往相似案例和處理經驗。
若不了解公司文化或「潛規則」，它給出的解決方案很容易一看就知道不行。
例如建立績效制度時，若不了解公司側重元老員工、政治關係等潛規則，解決方案就會變成不切實際的理想化建議。
約束越大 LLM 反而越強
看過獵人的朋友都知道，獵人的世界觀有個設定是，為自己立下越大的限制及誓約，能換來的能力越強。
庫拉皮卡就是將能力限制在只能對幻影旅團使用，才能獲得強大的念能力。
LLM 和 Agent 亦然：操作限制越明確、目標越清晰，執行能力越強。但要求完成通用複雜任務時，能力反而越弱。
目前最成功的案例是 Claude Code、Cursor 等程式設計 Agent，原因在於強大約束力：程式環境明確、目標清晰。
並且人在其中扮演著主要駕駛者，儘讓 Agent 作為一名副駕駛。
這點非常重要，就像前面所述，LLM 對於複雜任務的推理容易失真、個案處理經驗薄弱，所以『人的主導』就會非常重要。
Agent 與 Workflow Tool 的關係
在 AI agent 的世界裡，Workflow 就是「能逐步重複執行，並在相同問題下產生一致答案的解題流程。」。
理想狀態下，Agent 不只是機械式執行，而是能自我反思、迭代優化 Workflow，同時維持既定目標和原則。
這樣的 AI 更像會思考、有經驗的人類，而非單純的重複作業機器。
這裡可以用四個階段來表示：
第一階段
AI 代理人（agent）必須先「把任務穩穩定定做好」。也就是說，每次做事結果都一樣，不會亂跑，也不會出錯，像是做家事的流程表，每一步照做都能完成乾淨，不會失常。第二階段
AI 開始有「反省」能力。它不只機械式執行，還會檢查自己做得夠不夠好、有沒有什麼地方可以改進 — 像是人做完事情會回想：「我那一步是不是可以更快？有地方是不是多做了？」第三階段
AI 能在「不偏離主要目標」的前提下，自己想辦法優化整套流程，而且還可以跟人解釋為什麼要這樣改。例如：它幫你洗衣服，本來分 5 步，現在發現 3 步也能洗乾淨又更省水，還會跟你說明：「我把第 2 步和第 4 步合併了。」第四階段
AI 已經能理解不同場景、限制下目標的「變化型」。比如今天家裡突然停水，但 AI 還是知道要用有限資源把衣服洗乾淨，會用新的方式達成相同目標，懂得變通而且能應對真實世界的狀況。
一眼好懂就是：
最開始它只會照做（有「準確穩定」的能力），
漸漸會自我檢查、主動改進流程，
然後還能解釋「怎麼變得更有效率」、
最終成長到能靈活應對新情況、資源有限等挑戰。
這樣的 Agent，就已經不只是「照表操課」的機器，而是真的像一個會工作、會思考、會解釋、會進步的聰明助手了！才會慢慢的越來越像人。
人類要透過建構 Workflow 把明確的流程自動化，並透過 Agent 來迭代、使用及創造這些 Workflow。
面對複雜問題或是沒有單一解決方案時，人類就要作為主駕駛來操作我們的 Agent 達成目標，並在每一次達成目標的過程中，與 Agent 共同反思執行目標的方法及流程（Workflow）的迭代
因為有『記憶』，長時間下來 Agent 會在跟人類的協作過程中懂的 SOP 的目標約束及執行的原則，然後更好的創造標準流程及執行方法。
人要做什麼？
隨著 AI 能力越來越強，『寫作』這件事已經逐漸超越人類水平了。
據好萊塢一位大師級編劇 Paul Schrader 所說：
我才剛意識到 AI 比我還聰明。它有更好的點子，也能更有效率地執行。這是一個存在主義的時刻，就像 Kasparov 在 1997 年發現 Deep Blue 即將在西洋棋上擊敗他時的心情一樣。
故事編寫、腳本撰寫有大量公式和素材可循，AI 能快速趕上人類。因此 AI 能力將在有明確經驗流程的領域快速成長。
不僅寫作，AI 在醫療診斷、心理諮商、溝通技巧等領域都逐漸接近人類水準，因此我們面臨一個核心問題：
人的價值是什麼？
重新解構的任務
人們常用「職業替代」來看待 AI 變革，這種觀點不夠精確，還會引發不必要的恐慌。
AI 帶來的或許不是取代，而是任務重構。
個人工作價值可分為四類：
規則型任務：明確規則、標準化流程，如銀行存款資訊輸入、會計發票數字登錄。
策略型任務：整合多源資訊、權衡優先順序、臨場判斷或運用隱性知識，如策略規劃、罕見疾病診斷。
情感溝通任務：共情溝通、客戶安撫、談判協商等。
承擔責任：人類應負的責任。
因此，AI 執行規則型任務，人類則整合 AI 能力創造價值，整合面向包括：
AI 流程組合與系統架構師
負責設計完整解決方案、調度不同 AI 模組，搭建自動化流程，確保各任務環節精確協同。任務包括判斷應用哪些 AI、如何分工協作、如何設計 prompt、整合/轉換資料等等。
「組合」、「與 AI 互動」及「設計有效 prompt、workflow」本質上為同一鏈路，都是促使 AI 能發揮最大效益的架構工作。
AI 輸出監督與高階決策者
這類人才能駕馭「人類經驗、判斷、道德、隱性知識」等關鍵能力，填補自動化系統與實際需求的最後鴻溝，同時具備產業 Know-how 與全面的風險意識。
所以，高階人才如何投資未來？
專精「任務整合」或深耕無法被量化的領域？當提問能力遠比解題能力更稀缺時，什麼才是新時代最關鍵的專業能力與判斷智慧？
雖然說 AI 的進步讓大多數解題、知識、甚至創造性成果都進入「不再稀缺」的階段，連情感與說服力都能被模擬。
但「人」永遠不可替代的，是兩項本質：
每個人都是獨一無二、有限且會老去的存在，「人性」因此極其寶貴，這是無論 AI 怎麼複製都無法取代的社會/文化/生命價值。
真實世界中的決策，那些由主觀經驗、個人情境、獨到判斷、即時心境等構成的選擇，是 AI 永遠無法完全預測、取代、承擔的。
人類的「主動選擇」賦予生活、創造、合作以及責任的本質意義。
AI 只能輔助、顯示數據與可能性，但最終的拍板權、願意冒風險的主體、以及為選擇負責的存在，永遠只能是「人」。
從「替代焦慮」到「協作共生」
AI Agent 並非要完全取代人類，而是重新定義了人機協作的邊界。當我們理解 LLM 的本質是機率性預測而非嚴謹邏輯時，就能更清楚地認知：明確的任務邊界與人類主導，才是 AI Agent 發揮最大效益的關鍵。
而其中最重要的三個核心洞察：
約束即力量：就像獵人的誓約設定，AI Agent 在明確約束下表現最佳。成功案例如 Claude Code、Cursor 都證實了這點。
人類是不可或缺的主駕駛：面對複雜任務時，AI 的錯誤會累積放大，人類的經驗判斷、即時糾錯和策略調整成為關鍵。
價值重構而非職業消失：AI 承接規則型任務，人類則專注於策略整合、情感溝通和承擔責任，這是互補而非競爭關係。
AI 時代最珍貴的不是技術本身，而是人類的主動選擇權和為選擇承擔責任的勇氣。當 AI 能模擬大部分技能時，真正無法被複製的是每個人獨特的生命經驗、價值判斷和願意為決策負責的主體性。
這不是人類的退場，而是重新找到自己在智慧時代中最核心、最不可替代的位置。
真的是好文章，想要分享但是發現您沒有張貼在FB / LinkedIn，請問這樣我還能分享嗎? (著名李元魁文章)
我就是那種任務釐清很P 很不J 的人，所以我會困惑於任務流程之中。