AI 時代非技術人最該學的設計能力：把 Human SOP 變成 Agentic Workflow
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三個核心定義
| 名詞 | 本質 | 給誰用 |
|---|---|---|
| Human SOP | 傳統流程文件，含步驟/例外/經驗談 | 人類（大腦自動補 context） |
| Skill | 方法論 + 判斷標準 + 踩過的坑，打包成資料夾 | Agent（含 Markdown / References / Scripts） |
| Agentic Workflow | 多個 Agent + Tools + Skills 串起的完整生產線 | 自動化執行整條流程 |
為什麼一定要拆解任務？
核心主張：不是模型不夠強，而是任務太大太模糊，每次執行都像買彩券。
- MegaAgent 的問題：整包丟進去、整包輸出，中間發生什麼看不見，出錯也找不到下手點
- 拆解的優勢：每個 Task 有明確的 Input / Output / 成功標準，出錯了只修那一段
- 大公司的選擇：企業級框架不用 MegaAgent，因為需要「穩定性、可觀測性、可修復性」
四步驟方法論
Step 1：格式標準化
把 Human SOP 翻譯成 Agent 真的讀得懂的格式：
- 參數化：不要寫死具體值，改用參數（如 Mode = Quick / Normal / Delicate）
- Must / Should / May（RFC 2119）：強制你想清楚每一條規則的強度
- Must：硬性規定，Agent 絕對不能跳過
- Should：強烈建議，有強烈理由可以例外
- May：Optional，做不做都行
- 結構化格式：用 Markdown 把區塊切割：Parameters / Steps / Error Handling 各自分開
Step 2：任務拆解與連接
把 SOP 拆解成 Pipeline Steps，每個 Step 都是一個獨立節點：
- 每個 Step 有獨立的 Input / Output，可獨立執行、獨立測試、獨立替換
- Artifacts 是傳遞介面：上一個 Agent 的 Output（通常是 JSON）直接成為下一個 Agent 的 Input
- 不靠「心電感應」，靠清楚定義的 Input/Output 格式
Step 3：雙向開發（迭代 SOP）
第一版 SOP 一定有問題，這是默會知識（Tacit Knowledge）的本質：
- 讓 Agent 用自然語言幫你寫第一版 SOP
- 實際執行 → 發現問題
- 回頭補一條規則 → 再跑一次 → 再發現新問題
- 重複幾輪後 SOP 就穩定
速度的關鍵不是寫得多完美，而是迭代得有多快。
Step 4：整合與執行環境
MCP（Model Context Protocol）：開放規格，讓 LLM Agent 透過同一套標準呼叫外部工具。
- 比喻：AI 世界的 USB-C——以前每個設備接頭不同，MCP 讓所有工具統一接口
- 2025 年初 Anthropic 將規格捐給 Linux Foundation，成為開放標準
Human in the Loop Checkpoint：在高風險決策點，Agent 必須停下來等人確認
- 例：涉及財務 > 5,000 元、或安全權限變更 → Agent 必須停下來等人按 OK
實戰案例：公司內部請求分類系統
每天員工透過各管道送進來的請求（IT 問題、財務報帳、HR 需求），人工分類既重複又耗時。
Step 1 — 標準化 SOP（Must / Should / May 結構化）
Step 2 — 拆成兩個 Skill：
Internal Request Triage：Input = Ticket 文字 → Output = JSON（Category / Priority / Assignee）Internal Request Reply Drafting：Input = JSON → Output = 回覆草稿
Step 3 — 第一版跑完後逐一補規則（Assignee 推薦不對、Priority 永遠 Medium...）
Step 4 — 接上公司內部 Ticketing System + Human in the Loop checkpoint
核心結論
你不是在學怎麼用 AI，而是在學怎麼設計給 AI 用的工作流——後者越來越值錢。
- 前者（學怎麼用 AI）半年就會過時
- 後者（設計 AI 工作流）越來越值錢
- 大公司（IBM、AWS、ServiceNow）已在用 Agentic Workflow 取代傳統規則引擎
今天的小練習：找你最無聊但一直重複的 Human SOP（週報 / Onboarding Checklist / 發票報帳）→ 照四步驟跑一遍，先做一個節省 30% 時間的版本，再慢慢迭代。