非工程師，怎麼建立你的AI Agent ？他實戰後建議：先「反向拆解工作流」！
還記得上禮拜，跟你分享凱鈿的資深 HR 經理 Wesley，幫團隊做一套 HR Agent 的經驗嗎？
有讀者留言說：「Wesley 提到與其教同事寫 Prompt，不如直接做個按鈕。」看完點頭如搗蒜！！哈哈。
所以我又邀 Wesley 來聊聊做 Agent 的細節，讓你有點信心，非工程師也能搭出適合自己的 AI Agent。
Wesley 說，AI Agent 的本質是「微型組織設計」：你要先搞清楚工具和技能的差異，同時用過往工作流程拆解的邏輯，去思考每個流程的具體成果是什麼。
我把他的思考框架分享給你！
喜歡這些分享？可以點文末大拇指留言給我，我都會看！
工作流程拆解，在沒有 AI 的時代就存在
過去專案管理就有「工作流程拆解」的方法，要將龐大的專案解構成一個個有明確目標、步驟、資料、檢查的具體行動。到 AI 時代也是如此，你想請 AI 完成的一件大事，需要先拆解成有幾個核心項目？每項需要產出哪些結果、已經擁有哪些資料、中間該怎麼執行？
AI Agent 裡，包含工具和技能
Tools（工具）讓 AI 可以做事，例如連結 Gmail 發信、Google 日曆查空檔；Skill（技能）是教 AI 執行任務的步驟和方法，例如從留言整理出洞察、撰寫社群貼文。一個 Agent 可能擁有多個工具和技能，一個個接力完成大任務。
Wesley 的工作流拆解法：從終點往回推
先定好你要的最終輸出是什麼，再往回推每一步需要哪些輸入資料。以招募流程為例：最終要「安排好的面試行程」→ 上一步輸出是「合格候選人名單」→ 再上一步是「履歷分析結果」。每步的 Output 就是下一步的 Input，一路往回拆，流程自然就出來了。
出錯別只改結果，要「管理過程」
以安排面試來說，假如 AI 出錯，Wesley 說，不能只要求 AI 把成果改對，必須要求 AI 檢視整個流程哪裡漏掉。因為候選人回覆的日期格式寫錯，還是 AI 在「比對空檔」偷懶沒做？抓出斷點，在流程中加入檢核指令，才能越做越好。
想把所有任務都做成 Agent？先算清楚 ROI
很多人學到 Agent 的概念，就想把所有細碎工作都 skill 化，卻發現工作流一改，又要全部重做。建議先算：這個任務一個月做幾次 × 每次省幾分鐘 = 總省時。如果梳理和維護 Skill 要花超過省下的時間，就別做。
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