想讓企業導入 AI Agent？你的 API 文件可能是最大絆腳石：論 OpenAPI 在生成式 AI 時代的關鍵角色
為什麼你的 AI 助理總是「一本正經地胡說八道」？ 2025 年，企業導入 AI 已經不是新聞。從客服機器人到內部的自動化助理 (Agent)，大家都希望 AI 能直接幫我們「查庫存」、「開訂單」或「重置密碼」。 但很多 IT 團隊在實作時發現了一個崩潰的現象： 當你問 AI：「幫我查詢 User 123 的訂單。」 AI 卻回答：「對不起，我找不到相關功能。」或是更糟的，它幻想出了一個不存在的 API 路徑去呼叫，導致系統報錯。 這不是模型不夠聰明，而是你的 API 文件 (API Documentation) 寫得太爛，連 AI 都看不懂。 AI Agent 是怎麼「理解」你的系統的？ 在過去，API 文件是用來給「人類工程師」看的。人類很聰明，如果你的參數描述寫得不清楚，工程師可以猜、可以問、可以試。 但在 AI 時代，尤其是使用 OpenAI 的 Function Calling 或其他 LLM 工具連結技術時，OpenAPI Specification (Swagger) 就是 AI 唯一的「眼睛」和「說明書」。 AI 會閱讀你的 API 文件中的 description […]
軟體開發中 Agentic Workflows 的崛起
想像一下，一個工作流程能夠根據變化自動適應、獨立解決問題，並且跨團隊無縫協作——讓你能將時間與精力集中在真正重要的任務上。這不是科幻小說，而是 Agentic Workflows 的願景。隨著軟體開發日趨複雜，這種新的工作方式正快速崛起，為應對複雜挑戰提供更智慧、更快速且更具彈性的途徑。 什麼是「Agentic Workflows」？ Agentic Workflows 超越了傳統線性或規則導向的流程。它們是由能夠理解情境、設定目標，並在不需持續人為介入的情況下採取行動的系統所驅動。這不只是自動化重複任務，而是讓系統可以「思考」、「調整」與「行動」，主動協助完成工作。 例如，一個傳統流程可能只能在測試階段自動標記錯誤；但 Agentic Workflow 不僅能標記問題，還可以找出根本原因，甚至自動建議或執行修復動作。這代表團隊可以從手動操作中解放出來，專注在創造價值。 另一個例子是旅行規劃：以往你可能需要手動比價航班、飯店與活動選項，但 Agentic Workflow 只需你輸入「安排一次巴黎的家庭旅行」，它就能根據偏好、預算與限制，自動處理訂票、訂房、推薦活動，甚至在「票價」與「理想日期」間做出最佳取捨。 Agentic AI 的角色 Agentic AI 是實現這類工作流程的核心。它能處理龐大資料、辨識模式，並根據上下文做出決策。像 SmartBear 的 HaloAI，就是這類 Agentic AI 的應用，協助在開發生命週期中賦能工具與團隊。 這些 AI 能與既有系統整合，無須重建架構，便可提升流程的智慧與效率。它們能動態調整策略、預測風險並即時回應變化，使團隊在當今需要高敏捷度與快速交付的環境中擁有更大競爭力。 Agentic Workflows 的優勢 Agentic Workflows 為開發團隊帶來眾多好處： 挑戰與注意事項 儘管 Agentic Workflows 的潛力非常巨大，但在導入過程中仍需謹慎規劃與審慎評估。以下是我們觀察到一些團隊可能面臨的挑戰，以及可行的因應策略： 實際應用與成功案例 Agentic Workflows 的實務應用範圍非常廣泛，以下是兩個特別突出的案例： Agentic Workflows 的未來 未來五年，Agentic AI 與 Agentic Workflows […]