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agentic workflow

如果你最近在追 AI 開發工具的動態，應該會發現一個詞越來越常出現：agentic workflow。簡單說，就是讓 AI 不只是回答你問題，而是真的幫你跑流程、做決策、完成一整串任務。這跟過去那種「問一句、答一句」的互動模式差很多。 但 agentic workflow 聽起來很潮，實際落地的時候問題也不少。GitHub Copilot 最近支援 stacked sessions，某種程度上就是在回應「單一對話根本撐不住複雜任務」這個現實。而當 agent 真的開始跑長任務，token 跑完怎麼辦？這個問題大家聊得少，但在工程實務上超常踩到。 另一個有趣的角度是：agentic workflow 把開發門檻壓低之後，工具的製作方式也在改變。Raycast CEO 說每個工程師都應該自己做工具，這句話放在 AI 加持的現在，比以前更有說服力。 這個分類收集的，就是這些圍繞 agentic workflow 的真實觀察 — 不管是工具演進、系統設計的坑，還是對工程師工作方式的影響，都在這裡。