一個 AI Agent 別管超過 8～10 類任務，Salesforce 如何重新設計企業分工？
隨著企業建立的 AI Agent 越來越多，如何避免 Agent 彼此重複、職責模糊甚至失控，也開始成為新的管理問題。在這個背景下，一個 Agent 到底該負責多少事？
Salesforce 最近在多 Agent 設計建議中提出一個具體參考：實務上，當單一 Agent 負責超過約 8～10 個範圍明確的任務主題，就應考慮進一步拆分。而這項建議出現之際，Salesforce 自己也正在調整內部導入 Agent 的方法。
從數百個 Agent 收斂，Salesforce 先學會聚焦問題
《Fortune》近日報導，Salesforce 曾從數百個 Agent 收斂到少數公司更有把握能帶來明確效益的應用。負責內部 Salesforce 產品導入的資深副總裁 Andy White 坦言，公司一度同時追逐太多方向，缺乏足夠聚焦。
Salesforce 後來回頭檢視哪些 Agent 達到預期、哪些沒有，發現業務部門參與程度也是差異之一。成功的流程通常有更深入的業務人員支持，因此該公司開始讓 IT 端的 Agent 開發者與業務人員組成「快速創新小組（Rapid Innovation Squad，RIS）」，針對明確的業務問題快速設計、測試 Agent。
Salesforce 自己的《Scale Your Agentic Enterprise》實戰手冊指出，典型 RIS 約有 2～5 人，通常由業務負責人、具產品開發思維的人員與整合工程師組成。這套方式已從最初少數小隊，擴大到接近 50 個 RIS 同時運作，讓不同團隊可以並行測試多個 Agent 使用情境。Salesforce 也強調，Agent 要產生實際價值，需要先對準界定清楚的問題。
法律部門就是其中一個實例。Salesforce 成立一個 RIS，專門改善公司內部法律案件的接收與分派效率，讓 Agent 協助判斷案件該直接處理，還是轉交給適合的法律團隊。根據 Salesforce 說法，調整後，案件第一次就能正確解決或分派的比例從 12% 提高到 34%，一年節省超過 35 萬美元。
不只問題要夠聚焦，Agent 本身也不能什麼都包
但企業確定哪些問題值得交給 Agent 後，還得處理另一層分工：同一個 Agent 可以一路增加能力到什麼程度，什麼時候應該拆成多個 Agent？
Salesforce 9 月發布的 SOMA（Single-Org Multi-Agent，單一組織多 Agent）說明指出，即使目前的 Agent 已能跨不同任務推理，單一 Agent 可穩定處理的「認知範圍」仍有限。
Salesforce 表示，實務上當一個 Agent 同時負責超過約 8～10 個明確任務領域或子 Agent，就可能承載過多意圖，提高推理負擔，進而出現漂移、混亂或幻覺。需要留意的是，這不是硬性技術上限，而是 Salesforce 提出的多 Agent 設計經驗值。
因此，當工作範圍持續擴大時，Salesforce 建議不要把更多能力一直塞進同一個 Agent，而是拆給不同的專門 Agent，再由協調代理（orchestrator）判斷需求屬於哪一類，轉交給適合的 Agent 執行。
Gartner：8 成 Agent ROI 將來自專門化
這樣的觀察，也和研究與顧問機構 Gartner 的說法相互呼應。Gartner 9 月分析 107 個 Agentic AI 部署案例後指出，目前較容易產生商業價值的，是只負責特定領域或特定工作流程的 Agent，而不是試圖處理各種工作的通用 Agent。
Gartner 預估，到 2028 年，AI Agent 所產生的可量化投資報酬率（ROI），有 80% 將來自這類專門處理特定任務的 Agent。Gartner 同時提醒，企業如果部署過多缺乏管理的 Agent，可能造成治理分散、未經授權的自動化行動，以及安全風險上升。
【推薦閱讀】
◆ IBM 揭企業 AI 轉型落差：86% 高層認可員工準備度，卻估定期使用率僅 25%
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Fortune》、Salesforce 1、Salesforcec 2、Salesforce 3、Gartner 1、Gartner 2，首圖來源：Unsplash