AI Agents 別亂用！企業常見迷思與正確應用指南
參考資料：Tips for building AI agents
1. AI Agents 不是萬能鑰匙：Anthropic 拆解三大迷思
在 AI 代理技術的熱潮中，Anthropic 於 2025 年 2 月 13 日發布了一場名為《Building Effective Agents》的訪談，三位專家 Barry Zhang（Applied AI）、Erik Schultz（Research）和 Alex Albert（Claude Relations）深入分析了業界對 AI Agents 的誤解，並提出了一個清晰的技術定義。
Anthropic 指出，行業內對 AI Agents 的模糊認知導致了三大問題：
- 技術選擇錯誤：許多企業錯誤地將應該用工作流解決的結構化任務交給 Agents，導致效率低下甚至失敗。
- 資源浪費：對 AI Agents 能力的過高期待，導致企業在錯誤的應用場景中投入大量資金與精力。
- 無法有效交流：業界缺乏統一的 AI Agents 定義，使開發者與客戶溝通困難，影響技術應用。
Barry Zhang 補充，AI Agents 的運行方式與代碼預先編排的工作流截然不同，為了避免誤用，企業與開發者應該明確區分這兩者。
2. AI Agents vs. 工作流：Anthropic 的技術定義
Anthropic 提出了 AI Agents 的明確定義：
「AI Agents 是一種開放式系統，允許模型自主決定完成任務所需的步驟數量與執行方式，並通過多次迭代解決非結構化問題。」
相較之下，工作流（Workflow）則是一種固定步驟的執行框架，適用於可預測、結構化的場景。
Erik Schultz 指出，工作流的執行方式是線性的，例如一個提示的輸出直接傳入下一個提示，直到流程結束。而 AI Agents 則允許模型根據需要多次重試、搜索或使用工具，直至完成任務。
3. AI Agents 的現實挑戰：高期待 vs. 低可行性
🔹 自動化不是 AI Agents 的強項
許多人希望 AI Agents 能夠完全自動化，例如自動規劃假期、執行金融決策等，但現實是：
- 設定所有細節的時間成本幾乎與手動操作相同。
- 高風險決策（如機票預訂、投資決策）需要人工確認，無法完全自動化。
🔹 驗證機制的不足
Barry Zhang 指出，目前 AI Agents 在部分應用（如代碼生成）表現不錯，因為程式碼可以透過測試驗證。然而，許多場景缺乏明確的驗證機制，導致 AI Agents 的可靠性無法提升。
Erik Schultz 也強調，開發者往往忽略了對工具的清晰定義，例如：
- 參數命名為
A和B，但沒有文檔說明用途，導致 AI Agents 無法準確執行。 - 缺乏明確的錯誤反饋機制，導致 AI Agents 無法有效學習。
這些挑戰顯示，AI Agents 需要更成熟的驗證與監管機制，才能真正發揮價值。
4. 如何正確應用 AI Agents？
Anthropic 建議，開發者與企業應該採取以下策略來避免技術誤用：
- 建立明確的技術定義
- 不要將所有 LLM 調用都視為 AI Agents。
- 了解 AI Agents 與工作流的核心差異。
- 選擇合適的應用場景
- 適合 AI Agents 的場景：
- 需要靈活決策的複雜任務。
- 多步驟推理，如程式碼審查、非結構化數據分析。
- 適合工作流的場景：
- 預測性高的任務，如數據整理、批量處理。
- 設定明確的驗證機制
- 確保 AI Agents 的輸出能夠被測試與評估。
- 使用 AI Agents 進行高風險操作時，建立人工覆核機制。
- 避免「過度自動化」的迷思
- 不要試圖讓 AI Agents 取代所有人類決策。
- 讓 AI 提供建議，而非完全自主執行高風險操作。
5. 結論：理性選擇 AI Agents，發揮真正價值
Anthropic 的研究清楚指出，AI Agents 不是萬能鑰匙，而是一種特定場景的解決方案。企業應該根據業務需求，選擇適合的技術架構，避免資源浪費與技術誤用。
選擇 AI Agents 的關鍵準則
(1) 需要靈活性與自主決策的應用
(2) 無法用固定步驟解決的問題
(3) 具備明確的驗證機制
(4) 允許 AI 多步驟推理與調整
Anthropic 也呼籲開發者與企業應該保持理性，根據業務需求選擇合適的技術，而不是將 AI Agents 套用到所有問題上。只有建立清晰的技術框架，才能真正發揮 AI Agents 的潛力，為企業創造價值。 🚀
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