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AI 104 · 模組 4

Decision Points 與 Agent Loop

哪些步驟可以預先寫死，哪些需要 Agent 自主判斷？

開始第一節
  • 時長35 分鐘
  • 難度核心
  • 先備知識建議先完成 AI 103 與本課程第 1 至 3 單元
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資訊

加入後，你已完成的模組編號會連同「學員代碼」傳送給講師，講師可以看到你的進度。請使用講師提供的代碼，不要輸入姓名、公司機密或其他個資。進度資料與該梯次的其他資料一起保存。

學習目標

  • 把 Workflow 中的步驟放到決策光譜上：Fixed Rule、Conditional Routing、Model Judgment、Agent Decision
  • 說明基本 Agent Loop：Goal、Observe、Decide、Act、Check Result
  • 使用設計問題「我能預先定義下一步嗎？」以及「有限選項」的追問
  • 完成活動 4，把每個步驟分類為 Fixed、Conditional、Agent Decision 或 Human Decision

決策光譜

8 分鐘

哪些步驟可以預先寫死？

到目前為止，你已經能把工作拆成步驟，並選擇 Sequential、Parallel 或 Routing。這個單元對每個步驟提出更精準的問題：下一步由誰或由什麼來決定？Workflow 不必把每個決策都交給 Agent，也不應該這樣做。

核心問題

哪些步驟可以預先寫死，哪些步驟需要 Agent 自主判斷？

Decision Point 是流程中「下一步有不只一種可能，需要有人或有東西來選擇」的地方。每個 Decision Point 都落在一條光譜上：從「完全預先寫好」到「由 Agent 在執行時決定」。

決策光譜 Decision spectrum
  1. Fixed Rule：下一步永遠相同
  2. Conditional Routing：以明確的 if-then 規則選擇分支
  3. Model Judgment：由模型分類或評分，Workflow 依結果進行
  4. Agent Decision：Agent 從允許的選項中選擇下一個行動
  5. Adaptive Planning：Agent 自行規劃並重新規劃（屬於未來主題，AI 104 不教）

資訊

圖的文字版：五個層級，由最可預測的 Fixed Rule 到最自主的 Adaptive Planning。AI 104 使用前四個層級，並在深入 Adaptive Planning 之前停下，該主題屬於後續課程，例如未來的 AI 202。

重點: 每個 Decision Point 都落在光譜上，自主程度越高不代表越好。

8 分鐘

Rule-based、Model-based 與 Agent Decision

光譜前四個層級的差別，在於判斷由誰負責。比較它們，能幫助你選出「剛好夠用」的最簡單層級。

Workflow 中的四種決策
類型由誰決定範例（模擬）主要風險
Fixed Rule設計者事先決定每個申請都先登記，再寄出收據無法處理設計者沒預料到的情況
Conditional Routing明確的規則金額超過一定額度，就轉到主管流程條件一多，規則會變長也變脆弱
Model Judgment模型給出標籤或分數，Workflow 依結果行動模型把郵件標為客訴、詢問或稱讚，再依標籤分流標籤可能出錯，需要檢查或抽查
Agent DecisionAgent 依目標、情境與結果，在允許的行動中選擇Agent 選擇要查政策、提出釐清問題，或草擬回覆每次選擇可能不同，需要邊界與審核

注意

高影響的決策（金錢、安全、個人資料、法律效力、對外聲明）不應只交給 Agent，要設計 Human Decision 步驟。下一個單元會說明人應該在哪裡介入。
自我檢測

某個步驟在表單送出後，不論內容為何，一律寄出確認信。這屬於哪一種決策？

某個步驟在表單送出後，不論內容為何，一律寄出確認信。這屬於哪一種決策？

重點: 選擇可行的最簡單決策類型，只在步驟真的會變動時才加入自主性。

基本 Agent Loop

7 分鐘

基本 Agent Loop

當某個步驟交給 Agent 處理時，Agent 通常是以循環方式工作，而不是一次做完。以下是基本版本，目的只是讓你看見決策發生在哪裡。

基本 Agent Loop
  1. Goal：Agent 要達成的目標
  2. Observe：讀取請求、目前的 State 與新的資訊
  3. Decide：從允許的選項中選擇下一個 Action
  4. Act：執行該 Action
  5. Check Result：把 Result 和 Goal 比較，然後結束、再繞一圈，或交給人

資訊

圖的文字版：從 Goal 開始，重複 Observe、Decide、Act、Check Result。Check Result 之後，Agent 會因目標達成而結束、再繞一圈，或交給人。State 是 Agent 目前對進度的了解。

注意

本課程的邊界：AI 104 只介紹這個基本循環。Agent 如何推理與規劃的具名技術，例如 ReAct、搜尋方法、MCTS 與 Adaptive Planning 引擎，屬於未來的進階主題（例如未來的 AI 202）。這裡只點名，讓你知道它們的存在。
自我檢測

在基本 Agent Loop 中，Check Result 這一步做什麼？

在基本 Agent Loop 中，Check Result 這一步做什麼？

重點: Goal、Observe、Decide、Act、Check Result：一個能讓你看見 Agent 在哪裡做決策的基本循環。

設計問題與實作

7 分鐘

設計問題：我能預先定義下一步嗎？

要決定一個步驟該固定還是交給 Agent，依序問兩個問題。

  1. 我能預先定義下一步嗎？
    如果可以，就用 Workflow：Fixed Rule 或 Conditional Routing。成本較低、較可預測，也比較容易審核。
  2. 如果不行，Agent 能在有限的選項內，安全地選擇下一個行動嗎？
    如果可以，就用 Agent Decision 的 Decision Point，並把 Agent 可選的選項寫下來。
  3. 兩者都不成立，就用 Human Decision
    當選擇的影響很高、情況不明確，或無法界定選項時，由人決定。

資訊

圖的文字版：第一問，我能預先定義下一步嗎？是，則為 Fixed 或 Conditional。否，則進入第二問，Agent 能在有限選項內安全選擇嗎？是，則為 Agent Decision。否，則為 Human Decision。
模擬範例

Helpdesk Workflow 收到員工的問題。登記工單是 Fixed。依類別轉給人資或資訊部門是 Conditional Routing。在「查詢政策」、「提出釐清問題」與「草擬回答」之間選擇，可以是 Agent Decision，並把這三個選項寫下來。是否對某項政策給予例外，則是 Human Decision。

自我檢測

對 Agent Decision 的 Decision Point 來說，「有限選項」是什麼意思？

對 Agent Decision 的 Decision Point 來說，「有限選項」是什麼意思？

重點: 能定義就固定；只在有限選項內才交給 Agent；影響高或無法界定時由人決定。

5 分鐘

活動 4：Fixed or Agentic?

在這個活動中，你會拿一個 Workflow（模擬的，或你在單元 1 選定的任務），為每個步驟分類。

四種分類
分類適用時機
Fixed下一步永遠相同
Conditional可以用明確規則選擇分支
Agent Decision下一個行動會變，但可以列出有限的選項
Human Decision影響高、情況不明確，或無法界定選項
  1. 列出步驟
    使用你在 Task Decomposition 中拆出的步驟。
  2. 為每個步驟分類
    選一個分類，並寫一句理由。
  3. 寫下選項
    每個 Agent Decision 都要列出 Agent 可選的行動。
  4. 加入 Canvas
    把 Decision Points 記錄到你的 Agentic AI Workflow Canvas。

注意

隱私提醒：請使用模擬或已公開的 Workflow。不要輸入公司機密、客戶個人資料或未經授權的敏感資訊。
自我檢測

某個步驟要決定是否核准一筆遠高於一般額度的退款。最適合哪一種分類？

某個步驟要決定是否核准一筆遠高於一般額度的退款。最適合哪一種分類？

重點: 把每個步驟分類為 Fixed、Conditional、Agent Decision 或 Human Decision，並說明理由。

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接下來做什麼？