Agentic AI Workflow & Execution Design

課程主軸：從任務到可驗證的執行

整門課沿著同一條線走：拆解、排序、分流、決策、執行、驗證。

1. 1. Decompose

   這份工作由哪些任務組成？

2. 2. Sequence

   哪些事必須依序完成？

3. 3. Route

   什麼時候流程應該分支？

4. 4. Decide

   哪些步驟需要 Agent 判斷？

5. 5. Execute

   下一步應該採取什麼行動？

6. 6. Verify

   怎麼知道結果可以接受？

課程內容

1. Module 1從 Task 到 Agentic Workflow一次 Prompt、固定 Workflow 與 Agent，有什麼不同？尚未開始0 / 4 · 約 30 分鐘
2. Module 2Task Decomposition 與 Execution Steps一個複雜工作，應如何拆解成 Agent 可以執行的步驟？尚未開始0 / 4 · 約 30 分鐘
3. Module 3Sequential、Parallel 與 Routing所有工作都應照固定順序執行嗎？尚未開始0 / 5 · 約 35 分鐘
4. Module 4Decision Points 與 Agent Loop哪些步驟可以預先寫死，哪些步驟需要 Agent 自主判斷？尚未開始0 / 5 · 約 35 分鐘
5. Module 5Execution、Verification 與 Human-in-the-LoopAgent 做完下一步之後，怎麼知道結果可以繼續？尚未開始0 / 5 · 約 30 分鐘
6. Module 6Agentic AI Workflow Canvas 工作流程畫布從設計概念到可交給下一階段實作的 Workflow尚未開始0 / 4 · 約 20 分鐘

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實作與評量

• 活動 1：Prompt、Workflow 還是 Agent？判斷不同情境應該使用單次 Prompt、固定 Workflow、Agentic Workflow 或 Agent。尚未完成
• 活動 2：Task Decomposition將一個真實工作拆成可執行的 Tasks、Inputs 與 Outputs。尚未完成
• 活動 3：Workflow Pattern依情境選擇 Sequential、Parallel、Routing 或 Loop。尚未完成
• 活動 4：Fixed or Agentic?辨識哪些步驟應固定執行、哪些需要 Agent Decision、哪些需要 Human Decision。尚未完成
• 活動 5：Execution & HITL為 Workflow 加入 Verification、Retry、Fallback 與 Human-in-the-Loop。尚未完成
• AI 104 評量兩層評量：知識檢核與情境判斷。尚未完成
• Agentic AI Workflow Canvas把所學整合成一份可帶回工作或專案的 Agentic AI Workflow Canvas。尚未完成

關於這門課

建議先完成 AI 103。這只是建議，不會擋住你開始學習。

完課證書

完成後可取得完課證書（L1）；另可透過額外的實作審查取得能力證書（L2）。

達成條件

• 完成全部 6 個課程模組
• 後測評量達 80% 以上
• 提交實作成果並經審查通過

課後回饋

約 2 到 3 分鐘，回饋會用來改進課程。

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