6 人做十幾人工作量：agent workflow 兩版拆解

AI 幫你做快啲」呢句話其實係低估咗成件事。當 AI 由工具變成 agent，即係自己執行多步工作、交返成品俾人覆核嗰陣，小團隊嘅產能上限就唔再係人頭數。DKH 係六人團隊，日常產出橫跨策略、內容、設計、網站同數據，背後靠嘅係一套行咗兩個版本嘅 agent workflow。呢篇將2 個版本都拆開，等你睇到由邊度開始、點樣進化。

Agent workflow 係指將工作流程拆成多個步驟，由 AI agent 執行初稿同重複工序、人負責判斷同品質把關嘅分工系統。小團隊採用嘅關鍵唔係工具，係流程拆解同簽核設計。DKH 以自家六人團隊驗證呢套做法。

TL;DR

• Workflow 1.0：人主導，AI 做單點輔助；慳時間但唔改變產能上限
• Workflow 2.0：agent 主導執行，人把關判斷；產能同人頭脫鈎
• 兩版之間嘅分水嶺係品質閘：冇品質閘唔好俾 agent 自主行
• 由 1.0 行起係正路，直接跳 2.0 多數出事

Workflow 1.0 係點行嘅？

第一個版本好樸素：每個同事喺自己嘅工序入面用 AI 做輔助。寫稿嘅用 AI 出初稿，做數據嘅用 AI 整理報表，出圖嘅用 AI 生草稿。流程本身冇變，仲係人接人咁行，只係每一棒快咗。

呢個階段嘅價值係建立判斷力：團隊開始摸清楚 AI 邊啲做得好、邊啲會老作、邊啲輸出唔執唔得用。呢啲經驗全部係 2.0 嘅地基。1.0 嘅局限都幾明顯：流程冇變過，樽頸仍然係人與人之間嘅交接，慳咗嘅時間好多時俾等待食返晒。

由 1.0 去 2.0，改咗啲乜?

2.0 最核心嘅改變係流程重新設計：唔再係「人做嘢、AI 幫手」，而係「agent 行晒成條工序、人喺關鍵位簽核」。舉個例，一篇內容由資料搜集、起稿、改寫到排版，agent 可以一口氣搞掂。，人嘅工作集中喺兩個位：開頭俾清晰嘅 brief，結尾做品質判斷同注入品牌語氣。

想行到呢步，有三樣嘢要先到位。第一，流程文件化：工序冇寫低，agent 就冇嘢跟。第二，品質閘：邊啲輸出 agent 直接過得、邊啲要人簽先得，呢條線要畫得清清楚楚。第三，owner 制：每條 workflow 有一個人負責維護同覆盤，唔係「大家一齊睇」。

品質閘實際上點設計？

原則係按風險分級。低風險嘅內部產出，例如資料整理、初步分析，agent 直出，人抽查。中風險嘅對外內容，agent 出稿、指定同事簽核先出街。高風險嘅嘢，例如價格承諾、客戶溝通嘅敏感位、任何帶數字嘅 claim，永遠人手主導，agent 最多做草稿。

呢個分級唔係一次過設計完美，係行出嚟嘅：每次 agent 出錯，覆盤之後將嗰類輸出升級把關。幾個月落嚟，條界線自然會穩定。

細細個team想試，可以點開始？

唔好一開始就想砌 2.0。正路係：揀一條你團隊最高頻嘅流程，先用 1.0 方式行熟（人主導、AI 輔助），過程入面順手將流程文件化。等團隊對 AI 輸出嘅質素有判斷力之後，先揀流程入面風險最低嗰幾步交俾 agent 自主行，逐步擴大。

跳步嘅代價好實在：冇判斷力就俾 agent 自主行，等於將品質交俾運氣。團隊結構點樣配合呢種轉變，見 唔請多人點增長：AI 轉型下嘅團隊結構重整；由零開始嘅訓練路線見 中小企 AI 轉型第一步。