從 Answer 到 Action：我從簡立峰老師的公開觀察，看企業如何導入 AI Agent

這篇在講什麼

我很喜歡台灣的簡立峰老師。他是一位很有遠見的人。談 AI 時，他既能從台灣整體產業與發展趨勢往下看，也能落回企業每天真正會遇到的工作、人才與導入問題。宏觀的視野與細膩的實務觀察同時存在，這是我長期喜歡他談 AI 的原因。

最近我尤其喜歡他對 AI Agent 的解釋。過去 AI 常停在回答問題，現在正在走向協助規劃、使用工具與完成任務。簡立峰老師用「從 Answer 到 Action」把這個變化說得很清楚。我讀了一些他的公開演講與公開報導，整理成這篇文章，想回答一個企業最實際的問題：當 AI 開始能做事，我們要怎麼把它放進工作流程？

整理邊界：這篇是我依公開資料做的整理與實務延伸，並非講座逐字稿，也未經簡立峰老師審定。文中會把「公開觀點」與「我的企業導入整理」分開標示。

適合誰

公司已讓同仁使用生成式 AI，成果仍停在摘要、問答與個人效率。
管理者想導入 AI Agent，卻不知道第一個流程該選哪裡。
團隊擔心資料、權限、錯誤與責任，希望先做一個可控的試點。

你可以帶走什麼

一個理解 Answer 到 Action 的白話框架。
一張選擇第一個 Agent 場景的篩選表。
一套企業小型試點的六步流程與 90 天路線。

Answer 到 Action，改變的不是一句口號

過去我們使用生成式 AI，常見的動作是問問題、查資料、做摘要、產生建議。AI 把答案交給我們，後面的判斷與執行仍由人接手。

當 AI 走向 Action，它開始參與一段任務：理解目標、讀取情境、規劃步驟、使用工具、產出結果，再把需要判斷的地方交回給人。這就是 AI Agent 對企業真正重要的地方。

簡立峰老師在 2025 未來商務展的公開演講中，把大型語言模型的變化整理成從 Answer 走向 Action，並指出 Agent 能理解、推理、協作與執行任務。他也把 AI 放進職場關係裡思考，談到人機協作與 AI 同事。這讓企業導入 AI 的問題往前推了一步：我們要設計的不只是一個好答案，也包含一段能被交辦、被檢查、被接手的工作流程。

公開觀點AI 從回答問題走向主動行動，Agent 開始參與理解、推理、協作與執行。

Answer 與 Action 的工作差異

面向	Answer 階段	Action 階段
主要任務	回答、搜尋、摘要、建議	規劃、使用工具、推進任務、回報結果
人的角色	提問後自行處理	設定目標、授權、檢核、接手例外
需要的資料	提示詞與眼前內容	歷史資料、規則、範本、系統狀態
主要風險	答錯、答得不完整	做錯、越權、留下錯誤結果
完成證據	一段回答	可檢查的輸出、紀錄與交接狀態

Agent 工作流，可以先看成六個動作

我把公開資料提到的理解、推理、工具使用與人機協作，整理成一條企業容易討論的工作流。

STEP 01接收目標

這次要完成什麼，成果交給誰。

STEP 02讀取情境

需要哪些資料、規則、範本與歷史紀錄。

STEP 03拆解步驟

把任務拆成可以檢查的階段。

STEP 04使用工具

在授權範圍內查資料、更新系統或產出文件。

STEP 05回報結果

說清楚完成了什麼、還缺什麼、有哪些例外。

STEP 06交回判斷

在關鍵節點讓人確認、修正或停止。

這六步是我依公開內容整理出的企業實作框架，不是簡立峰老師的原句。它的用途，是幫助我們把「想導入 Agent」轉成一個可以設計與驗收的流程。

一個行政流程的簡單例子

以供應商資料初審為例，Agent 可以先讀取表單與附件，依既有欄位檢查缺件，整理成摘要，再把缺件與疑義交給承辦人確認。第一版先做到讀取、比對、整理與送審，不直接核准供應商，也不改動正式主檔。

企業可以開始測量漏件率、整理時間、人工覆核量與常見例外。這些結果會比「大家覺得 AI 很厲害」更接近導入決策。

企業可以先從四類場景開始

知識與行政

整理資料、比對文件、產出初稿、準備會議摘要，回答有明確來源的內部問題。

軟體與資料工作

協助程式撰寫、測試、資料清理與重複性處理，保留程式碼審查與正式上線權限。

客戶與商務

準備回覆草稿、整理客戶需求、比較產品條件，讓人把時間留給關係、協商與例外判斷。

營運與流程

追蹤任務狀態、檢查缺件、比對規則、準備採購或庫存資訊。

我的整理第一個場景不必追求最有想像力，先選一個真實、常發生、可量化、可人工接手的流程。

第一個場景，要選得夠小也夠真

很多企業一開始就想找最厲害的 Agent。我會先看這個場景能不能被安全地學習。

篩選問題	適合先做的訊號
是否經常發生？	每週或每天都會出現
輸入是否可取得？	文件、欄位、範本與規則找得到
輸出是否可檢查？	有明確格式、標準或負責人
錯誤是否可接手？	出錯時可以暫停並交回人工
效益是否可衡量？	能比較時間、品質、成本或例外
權限是否可縮小？	第一版只給完成任務所需的存取

如果六題裡有四到五題可以清楚回答，這個場景就值得進入試點。如果連輸入、輸出與負責人都說不清楚，導入工具通常只會把原本模糊的流程放大。

先完成一個小型試點

STEP 01定義成果

寫下完成後要看見什麼，例如摘要、缺件清單或待確認回覆。

STEP 02整理資料與規則

列出文件、範本、欄位、判斷規則與更新責任。

STEP 03拆小流程

每一步都說清楚讀了什麼、做了什麼、留下什麼。

STEP 04放進人工檢核

決定誰確認、何時停止、哪些例外一定轉交。

STEP 05比較實際結果

一起看品質、時間、成本、例外與人工覆核量。

STEP 06把學習回寫

把錯誤與例外回寫到資料、規則、範本與角色分工。

試點驗收表

成果品質：正確率、完整度、格式一致性。
時間：人工作業時間、AI 執行時間、等待覆核時間。
成本：模型、系統、建置與維護成本。
例外：哪一類狀況最常轉人工。
權限：是否發生不必要的資料或工具存取。
可追溯性：能不能還原它讀了什麼、做了什麼、誰確認。
使用感受：同仁是否理解何時使用、何時接手、如何回報問題。

資料、人才與護欄，決定 Agent 能不能真的工作

資料與系統

AI 要完成任務，必須讀得到企業的資料，也要能在清楚權限下使用工具。企業可以先盤點可讀內容、結構化資料、必要工具、更新機制與最小存取範圍。

當未來的搜尋與商務流程有更多 AI 參與，企業也要讓產品型錄、規格、庫存與交易條件更容易被一致理解。這是我從 Agentic Web、對話式商務與 AI 採購等公開討論延伸出的實務準備方向。

人的角色

簡立峰老師的公開觀察裡，有一條我很認同的主線：當 AI 開始參與工作，人要把注意力放到提問、判斷、整合與成果保證。經理人的公開報導把這個轉變稱為從 Work Faster 走向 Work Smarter。

六個基本護欄

品質標準：什麼結果可接受，哪些欄位一定要檢查。
資料權限：能讀哪些資料，哪些資料不得進入模型或流程。
工具權限：能查詢、草擬、修改，還是能正式送出。
人工節點：哪些步驟一定要人確認。
操作紀錄：保留任務、資料、工具與結果的必要紀錄。
停止條件：遇到什麼狀況要暫停或轉人工。

三層權限的起步方式

第一層：只讀與整理。Agent 讀取資料後產出草稿。

第二層：準備變更。Agent 建立待確認內容，由人員核准。

第三層：有限的正式動作。需要明確範圍、紀錄與撤回方式。

企業可以從第一層開始累積證據。等品質、例外與責任更清楚，再決定是否往下一層開放。

用 90 天做出可判斷的第一輪學習

DAY 01–30選一個流程

盤點高頻流程、可用資料、角色、輸入輸出與人工檢核點。

DAY 31–60跑小型試點

讓 Agent 在有限資料與權限中工作，保留人工覆核並記錄例外。

DAY 61–90決定下一步

比較品質、時間、成本與人工負擔，決定擴大、調整或停下。

如果只帶走一件事企業導入 AI Agent 的起點，是把一段工作說清楚。目標、資料、規則、權限、例外與完成證據都清楚之後，工具才有機會真正參與工作。

AI Agent企業轉型AI 工作流人機協作

參考來源與整理邊界

以下資料皆為公開演講報導或公開文章。本篇僅做摘要、轉譯與企業實務整理：

文中的六個動作、場景篩選表、六步試點、護欄與 90 天路線，是我依公開觀點整理的實務框架，不應視為簡立峰老師的原話或正式方法論。

延伸閱讀

我是江江教練

我是江昱德，大家也叫我江江教練。我關注 AI 如何進入真實工作流程，也協助人們把自己的專業、判斷與經驗整理成 AI 能理解、能使用的知識。

如果你也在思考企業怎麼導入 AI Agent，可以先從一個小流程開始：把輸入、輸出、規則、權限、例外與完成證據寫在同一張紙上。這張紙，往往比先買一套工具更接近真正的起點。

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