2026-07-31 · AI 工作流治理
多代理 AI 工作流的治理核心:我如何用授權與風險邊界驅動協作
多代理 AI 工作流的核心不是多加幾個 Agent,而是釘住決策權、交接責任、停止條件與人類批准。本文以 DesignVault 的治理設計說明,如何讓 AI 自主前進,同時保有可追溯的回程。
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2026-07-31 · AI 工作流治理
多代理 AI 工作流的核心不是多加幾個 Agent,而是釘住決策權、交接責任、停止條件與人類批准。本文以 DesignVault 的治理設計說明,如何讓 AI 自主前進,同時保有可追溯的回程。
2026-06-29 · AI Workflow
多模型工作流真正的問題不是模型不夠強,是規則在各個 AI 客戶端之間漂移。這篇拆解 Ai-agent 的架構:用 adapter pattern 收斂共用規則、用 skill contract 定義交接、用 script 驗證而不是靠模型感覺。判斷一套 AI workflow 成不成熟,看的是 prompt 有沒有變薄、contract 有沒有變厚。
2026-06-27 · AI 與管理
AI 答案不好,通常不是 prompt 寫得不夠漂亮,而是你沒把真實世界的限制交給它。把 AI 當成一位能力很強但剛入職的新同事——給脈絡、設邊界、驗成果——產出品質會完全不同。管理 AI 的方式,會直接反映你原本管理工作的成熟度。
2026-06-26 · AI 與產品管理
UX 沒有死,只是多了一個新的讀者。人需要視覺層級與心理預期,AI 需要語意結構、可解析的狀態與明確的流程邊界——這就是 AX(Agentic Experience)在談的事。它提醒我們重新問一次:產品到底被誰理解、由誰判斷、又由誰承擔後果。