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我們已經採用了生成式 AI 工具，但它們往往只是作為孤立的聊天機器人運作，而不是推動端到端業務成果的系統。這就是生成式 AI 的悖論。讓 AI 模型擁有更多自主權並不是目標；給它一個受管控且統一的工作空間才是關鍵。AI 主動式工作流程在您的資料分散於不同應用程式時會失敗。在本指南中，我將介紹主動式工作流程的定義、工具堆疊分散的危害、真實案例，以及為什麼統一平台是唯一能安全構建它們的方法。
人工智慧中的代理式工作流程是什麼？
要理解企業營運如何正在改變，我們首先需要明確定義術語。在 AI 中，主動式工作流程是一種結構化的多步驟流程，AI 系統會觀察資料、推理解決問題，並在預先設定的範圍內使用連接的工具採取行動。
主動式工作流程並不是將人工智慧視為簡單的問答機器，而是將 AI 作為您日常營運中積極且反覆參與的成員進行整合。
為了觀察這種觀點的轉變，可以考慮我們熟悉的標準「提示與回應」行為。你打開聊天機器人，要求它根據幾個要點撰寫一封電子郵件，它會給你一段文字輸出。人工智慧在此停止。你仍然需要負責複製該文字、打開電子郵件客戶端、找到正確的聯絡人，並按下發送。實際的工作流程路由仍由你完成。
當我們在人工智慧中引入代理式工作流程時，就從文字生成轉向自主規劃與執行。人工智慧會處理中間的路由。
代理系統的核心組成部分
行業研究與技術框架通常會強調三個使其成為可能的核心要素：
- 大型語言模型（LLMs）作為推理引擎： 在代理式架構中，大型語言模型不僅僅是文字生成器；它充當整個運作的核心。它會解析非結構化資料，決定下一步需要進行的動作，並判斷是否擁有足夠資訊以繼續。
- 情境記憶（狀態管理）： 為了讓 AI 完成多步驟流程，它需要在執行第四步時記住第一步發生的事情。情境記憶讓工作流程能夠在時間上保持連續的邏輯脈絡，防止 AI 在序列中失去位置。
- 工具整合與 API 呼叫： 這是工作流程與實際商業環境互動的地方。AI 必須具備被授權的能力去讀取資料庫、寫入雲端原生文件、查詢行事曆，或與專案管理看板互動。
工作流程與聊天機器人：實用範例
為了說明從基礎聊天機器人到真正工作流程的轉變，想像一位客戶透過網頁表單提交退款申請。
- 沒有代理型工作流程：客服人員閱讀工單，手動複製客戶 ID，貼到帳單系統中，檢查退款政策，請 ChatGPT 協助撰寫禮貌的回覆，並手動處理退款。
- 有代理型工作流程：系統接收工單（觸發器）。AI 自動查詢帳單資料庫以驗證購買紀錄，閱讀公司內部 wiki 以檢查最新退款政策，在連接的文件中草擬適當回覆，並在團隊聊天中通知客服經理。經理只需點擊「核准」按鈕，工作流程便會執行退款並發送電子郵件。
AI代理與代理式工作流程：理解其差異
營運經理與 IT 領導者經常將「AI 代理」與「代理式工作流程」這兩個術語交替使用。然而，明確區分這兩者對於企業安全與流程治理至關重要。
可以將 AI 代理視為工人，而代理式工作流程則是工廠的生產車間。
獨立人工智慧代理的風險
獨立的 AI 代理是一種被賦予高度自主權與廣泛目標的軟體實體。如果你告訴一個獨立的 AI 代理：「最大化我們的行銷投資報酬率」，該代理將完全自行決定如何解讀數據、暫停哪些行銷活動，以及將預算分配到哪裡。
雖然這在研究環境中聽起來令人印象深刻，但在實際商業情境中卻令人感到恐懼。獨立的 AI 代理在很大程度上像是一個「黑箱」。它們會展現出湧現行為——也就是可能以開發者從未預料的方式解決問題。對於營運與 IT 領導者而言，這種不可預測性是一項巨大的風險。如果代理基於一個幻覺出現的指標而決定在一夜之間將你的廣告支出加倍，你將無法輕易稽核其邏輯。
為何代理式工作流程是企業標準
代理型工作流程為人工智慧提供必要的「軌道」以運行。與其賦予人工智慧無限制的自主權，不如給予明確的控制路徑、可追溯性以及安全的整合點。
此方法讓人工智慧負責繁重工作——讀取資料、摘要情境並準備行動——同時將實際執行置於嚴格且可觀察的商業規則之下。對於成長中的中小企業與大型企業而言，結構化的代理型工作流程是安全部署人工智慧的唯一可行方式。
代理式工作流程的無聲殺手：分散的工具堆疊
在我們探討建立這些自動化流程之前，必須先解決阻礙其成功的最重要技術瓶頸。如果公司資料分散在孤立的應用程式中，就無法實現機器速度的決策。
零碎的工具堆疊是代理式工作流程的無聲殺手。
當你在這種環境中引入 AI 時，你會迫使推理引擎必須跨越脆弱的外部 API 才能取得基本的背景資訊。這會帶來嚴重的操作摩擦：
- 情境遺失與幻覺： 如果您的專案規格與決策分散在不同的應用程式中，AI 無法掌握完整全貌。當 AI 模型缺乏完整情境時，它會用幻覺來填補空白。它可能會根據過時文件撰寫專案更新，因為它無法存取最近的聊天記錄，而該記錄中經理已更改了需求。
- 整合中斷： 依賴第三方連接器（如 Zapier 或自訂 API 腳本）來橋接不同應用程式存在風險。如果軟體供應商更新其 API 結構，或您達到速率限制，連線就會中斷。工作流程會停止。您的 IT 團隊不但沒有節省時間，反而必須花整週時間排查中斷的連線節點。
- 安全與權限盲點：在五個不同平台上管理 AI 的資料存取，需要設定五組不同的權限。這種複雜性常常導致資料意外外洩，例如 AI 可能會從外部試算表中提取機密財務資料，並在公開的團隊聊天中進行摘要。
為了建立可靠且具韌性的代理型 AI 工作流程，組織必須先整合其資料層。全方位、統一的工作空間是複雜 AI 自動化的技術前提。當您的聊天、文件、專案看板與核准系統都在同一個原生資料庫中運作時，AI 能夠順暢地觀察資料並執行動作，而不會遇到整合上的障礙。
建立自主型人工智慧工作流程：逐步方法
從理論性的 AI 概念轉換到具體的商業運作，需要一個有結構的實施計畫。如果您已準備好超越基礎聊天機器人，並協調您的第一個代理型工作流程，我建議遵循以下四步驟方法。
1. 鞏固您的環境
不要一開始就選擇 LLM 或撰寫複雜的程式碼。先確保有單一的真實資料來源。建議你的團隊將流程中涉及的核心作業——例如內部訊息、協作文件以及專案追蹤看板——移入一個全方位套件中。
2. 定義觸發條件與界限
代理型工作流程需要嚴格的操作界限才能安全運作。你必須精確規劃是什麼事件啟動流程，以及 AI 擁有的操作權限。
- 觸發條件：是什麼啟動引擎？這可能是新增一列到試算表、收到特定客戶的電子郵件，或員工提交內部 IT 表單。
- 界限：明確定義 AI 的限制。例如，您可以授予 AI 閱讀提交的供應商發票、將其與預算試算表交叉比對，以及撰寫回覆電子郵件的權限。然而，您必須明確限制其授權銀行交易或自主發送外部電子郵件的能力。
3. 實施人工在迴路（HITL）檢查點
不要讓 AI 在不透明的情況下執行最終動作，而是要實施人工介入（HITL）檢查點。工作流程應設計為收集背景資訊、提出合理建議，然後將該建議的行動直接送交決策者。
小情境：HITL 路由流程
假設 AI 評估一個新的軟體授權申請。與其自動購買授權，該工作流程會將申請細節、當前部門預算以及成本明細彙整成一張精簡的摘要卡片。然後直接將這張卡片發送到部門主管的主要聊天串。經理可以閱讀 AI 的邏輯，並在聊天視窗中點擊內建的「核准」或「拒絕」按鈕。此方法在確保合規的同時，能讓工作流程快速推進。
4. 監控執行狀態並反覆進行
一旦工作流程上線，你必須追蹤其成功率。由於 AI 模型依賴自然語言推理，它們有時可能會誤解含糊的資料。
建立例行檢查，審視 AI 如何處理邊界案例。如果你發現工作流程在 HITL 檢查點經常需要人工修正，請優化初始指令。你可能需要明確化提示工程、調整連接試算表中的資料格式，或新增一個步驟，指示 AI 在提出建議前先檢查特定的內部 wiki 頁面。持續迭代是將基礎自動化轉化為高度可靠營運資產的方式。
具代理能力的人工智慧工作流程在日常商務中的範例
要了解整合資料層如何將理論上的人工智慧轉化為實際的商業價值，讓我們來檢視幾個貼近現實的應用案例。請注意，每個例子都依賴人工智慧同時存取文件、專案資料庫、聊天介面以及共享行事曆。
專案管理與任務分派
在傳統設定中，產品經理會撰寫技術規格，然後花一小時手動提取行動項目以分配到任務追蹤器中。有了代理式工作流程，人工智慧引擎會監控特定資料夾中的新雲端原生文件。當新的技術規格被上傳時，人工智慧會閱讀文件、識別具體的交付項目，並自動在已連接的專案資料庫中建立個別的任務卡片。它會根據專案範圍設定初步的截止日期並標記相關工程師，有效地自動化衝刺規劃中的行政負擔。
自動化預算核准
當資料被孤立時，財務流程的路由速度一向緩慢。代理型工作流程可以攔截新提交的供應商發票，並將所要求的金額與部門當前的預算試算表及季度 OKR進行交叉比對。工作流程並非自動支付發票——這會違反合規要求——而是草擬一份摘要式的核准請求，並將此摘要直接發送到 CFO 的訊息聊天中。CFO 會檢視提取的資料，將其與附加的表格進行比較，並在其通訊串中透過單一點擊核准付款。
缺失的環節：統一你的工具以實現這一可能
注意這個預算情境中的技術需求嗎？為了安全地執行該操作，AI 需要同時存取財務文件、OKR 追蹤器，以及具備原生核准按鈕的聊天介面。如果貴公司為這些功能使用三個不同的應用程式，建立此自動化將需要脆弱且複雜的 API 連接器，這不僅存在安全風險，還容易出現故障。要在沒有 IT 頭痛問題的情況下實現真正的代理型 AI，您必須先將資料層統一到單一環境中。
Lark 評測：代理運營的一站式數位工作空間
審批以及必要的工作流程，全部集中在單一介面中。它最適合成長中的
中小企業到大型企業，特別是那些在分散工具組中苦苦掙扎的遠端與混合團隊。Lark 之所以脫穎而出成為生產力強大引擎，是因為其統一架構消除了資料孤島，為建立、管理與監控可靠的 AI 工作流程提供了完美基礎，且不需依賴脆弱的第三方整合。
深入探討：在沒有 API 阻礙的情況下執行自主工作流程
- 問題：許多團隊嘗試使用分散的工具建立自動化工作流程。你的聊天發生在Slack，你的專案規格存放在Google Doc，而你的任務追蹤則由Asana管理。
- 焦慮：這種情境切換不僅消耗人類的生產力，還使 AI 幾乎無法可靠運作。當資料彼此斷開時，會觸發外部 API 的速率限制或第三方連接器故障。AI 代理失去上下文，產生錯誤的答案，專案面臨關鍵延誤。結果是你的 IT 團隊花時間修復損壞的自動化流程，而不是進行有生產力的工作。
- 解決方案：Lark 是一個集訊息、視訊通話、雲端原生文件、專案管理（Lark Base）以及自動化於一體的數位工作空間。由於資料層是原生的，您的智能化工作流程永遠不會遇到外部整合的限制。
優勢1：統一的情境與專案管理
Lark 是一個由人工智慧驅動的工作管理平台，為團隊提供強大的功能並內建溝通工具以減少摩擦。由於 Lark Wiki 與任務追蹤直接整合，您的工作流程可以即時提取專案規格、從 Lark Base 讀取即時資料，並將更新摘要直接輸入團隊的聊天視窗，而不需任何外部 API 呼叫。
![Lark Wiki 用於文件管理]()
優勢 2：原生治理與核准
治理成為溝通中自然而然的一部分。Lark在聊天介面中原生內建強大的審批流程。自動化工作流程可以在Lark Base中審核請求、做出決策，並將可執行的摘要卡片直接傳送到經理的聊天串中。經理可在聊天中直接點擊「批准」，將安全的人為監督嵌入日常運營中。
![Lark Approval 精簡了核准與請求流程]()
優勢三：策略一致性
獨立的 AI 工具無法理解公司整體策略。由於 Lark 內建目標與OKR 追蹤，您可以設計工作流程，讓在 Lark Base 中完成微任務時自動更新部門的 OKR。這確保您的自動化行動能持續反映宏觀業務的一致性。
在分散系統中建立 AI 工作流程的一個隱藏成本，是必須為分開的聊天、文件與任務管理應用程式付費——再加上外部 API 連接器的高額費用。Lark 透過提供一個高性價比的整合環境，並在每個層級中直接內建自動化運行，消除了這種財務摩擦。
- 入門方案：永久免費方案，提供 11 種強大工具，最多可供 20 位使用者使用，100GB 儲存空間、1,000 次自動化運行、AI 翻譯等功能。無需信用卡。
- 基本方案：每位使用者每月 6 美元（按年計費），最多可支援 500 位使用者。包含入門方案的所有內容，另有不限訊息歷史、5TB 儲存空間、1,000 次自動化執行等更多功能。有些使用者可能需要聯絡銷售以購買。
- 專業方案：每位使用者每月 12 美元（按年計費），最多可支援 500 位使用者。包含基本方案的所有內容，另有最多 500 人的群組通話、15TB 儲存空間、50,000 次自動化執行等更多功能。
- 企業方案：聯絡銷售以取得自訂價格。支援不限使用者數量，並包含進階自動化、安全性、合規性及管理功能。
開始使用：轉換至統一的自主工作流程
先從資料整合開始，而不是人工智慧模型
確定一個單一的試點工作流程以無風險測試
不要嘗試一次自動化整個營運。選擇一個高摩擦、低風險的流程——例如標準化休假申請、整理每週會議記錄或處理基本 IT 工單。由於 Lark 提供包含內建自動化執行的強大免費入門方案，你可以在不需預算批准的情況下建立並測試這個初始流程。這大幅降低了試驗成本，讓你的團隊擁有一個無風險的沙盒來驗證 AI 的推理能力並練習輸出路由。
訓練以治理為目標，而不僅僅是提示
將團隊的心態從僅僅撰寫聊天提示，轉變為主動管理工作流程輸出。教導管理者如何在聊天串中審核 AI 生成的核准卡。企業 AI 並不是讓機器來經營公司，而是建立系統以確保持續且高效的人類監督。
結論
工作的未來依賴於設計有結構且可觀察的代理式工作流程，而不是讓獨立的 AI 模型在暗中運作。然而，如果你的資料是分散的，就無法協調複雜的 AI。建立統一的數位工作空間是不可妥協的第一步。我建議從小處著手，先繪製出一個高摩擦的流程，將其背景整合到像 Lark 這樣的統一平台，並使用嚴格的人類介入治理進行測試。先修正你的架構，才能確保 AI 真正推動業務成果。
常見問題
人工智慧中的代理式工作流程是什麼？
代理型工作流程是一種結構化的過程，其中 AI 系統會觀察資料、推理解決問題，並使用連接的工具執行多步驟任務。與僅僅生成文字的標準提示式聊天機器人不同，代理型工作流程涉及在嚴格且預先定義的業務範圍內進行自主規劃與工具使用。
代理型工作流程與傳統RPA有何不同？
機器人流程自動化（RPA）高度靜態且以規則為基礎；如果發票上的單一像素發生變化，RPA 機器人就會崩潰。代理型工作流程使用大型語言模型（LLM）作為推理引擎，使其能夠動態解讀非結構化資料、適應細微變化，並在資料格式不同時做出合乎邏輯的決策。
為什麼我需要一個統一的工作空間來建立人工智慧代理工作流程？
當公司資料分散在聊天、文件與任務管理等不同應用程式中時，AI 模型被迫依賴脆弱的外部 API。這會導致 API 中斷、上下文遺失以及 AI 幻覺。統一套件可提供單一且一致的資料層，確保 AI 始終擁有其安全運作所需的準確上下文。
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