公司裡的員工開始使用 ChatGPT、Claude、Codex、Gemini 或 Grok Bot 處理研究、文件、程式與日常營運。部分 Agent 已經能跨越多個工具持續執行工作，也能把子任務交給另一個 Agent。

企業接下來面對的課題，是如何讓人與人、人與 Agent，以及 Agent 與 Agent 在同一條流程中協作。若每項工作仍散落在個人對話、郵件與臨時文件中，Agent 增加的執行力也會增加分派、驗證、交接與整合的負擔。

McKinsey 2026 年的調查中，80% 受訪者表示 AI 改善了個人生產力，37% 將 AI 與企業 EBIT 影響連結起來。這兩項數據來自同一份調查，無法直接證明因果，卻指出個人變快與企業整體獲得成果之間仍有落差；研究將其中一項機會指向工作步驟之間的驗證、等待、調整與交接。相關資料可參考 McKinsey 的協調成本分析。

當工作同時在人與多個 AI Agent 之間流動，企業需要一套所有參與者共用的任務協作系統，讓目標、狀態、依賴關係、權限、成果與責任能在每一次交接中持續傳遞。

增加 AI Agent 也會增加組織的協調工作

一名員工可以同時請研究 Agent 蒐集資料、分析 Agent 比較方案、文件 Agent 整理提案。工作產生的速度提高後，員工需要確認資料是否可靠、不同結果是否衝突，以及哪一份成果可以進入正式流程。

組織內的交接也會從人交給人，擴大成四種關係：

• 人員將工作交給另一位人員。
• 人員把明確任務委派給 Agent。
• Agent 把結果或例外交回人員判斷。
• Agent 將已完成的成果交給另一個 Agent 繼續處理。

其中任何一次交接缺少背景、有效版本或完成條件，後續參與者就要重新理解工作，也可能依錯誤資訊採取行動。Agent 數量越多、執行越快，這類協調問題出現的頻率也會提高。

Microsoft 2026 Work Trend Index 顯示，較成熟的 AI 使用者更常在團隊中共同設計流程、分享 Agent 經驗，並把 Agent 工作流程、人工交接與品質標準整理成可重複執行的方式。這些結果是調查中的關聯，不能單獨證明哪項措施造成成效，但可以看出組織能力與個人工具使用的差異。相關資料可參考 Microsoft 2026 Work Trend Index。

讓人與 Agent 沿用同一份任務脈絡

人員接到一句簡短指示時，常會依照過去經驗補上背景。Agent 若要持續工作，需要更明確的任務脈絡；Agent 將工作交給另一個 Agent 時，也需要一種雙方都能讀取的交接格式。

一項能在人與 Agent 之間流動的任務，至少要保存：

• 希望達成的結果與優先順序。
• 已確認的資料、來源與目前有效版本。
• 前置任務、依賴關係與等待中的決定。
• 執行者可以使用的系統、工具與權限。
• 完成條件、必要證據與品質標準。
• 發生例外時的停止條件與接手人員。

這份任務紀錄會成為參與者之間的協作契約。人員可以知道 Agent 準備執行什麼，Agent 可以依照已確認的目標工作，其他參與者也能在中途接手。

Microsoft Research 提出，AI Agent 應接收委派的目標，並依目標回報進展；支援人與 Agent 協作的系統也需要讓目標能跨越不同工具與工作脈絡持續存在。這項觀點提醒企業，任務描述的品質會限制後續協作可以走多遠。相關研究可參考 Goals as First-Class Abstractions in Human-AI Collaboration。

讓人和 AI Agent 都能掌握任務狀態

聊天視窗適合提出要求；持續協作需要一個所有參與者都能讀取的正式狀態。任務系統要回答目前做到哪裡、哪一份成果有效、正在等待誰、下一步由誰執行，以及哪些決定已經獲得確認。

以客戶回報登入異常為例，人員可以先建立事件任務並標記影響範圍；蒐集 Agent 取得有權限的錯誤紀錄與近期變更；分析 Agent 根據這些資料提出可能原因；工程師確認修正方式；測試 Agent 執行驗證並附上證據；負責人最後決定是否發布。

這段流程同時包含人與人、人與 Agent 及 Agent 與 Agent 的交接。每一步都更新同一項任務，後續參與者便能沿用已確認的狀態，也能追查某個判斷使用了哪些資料。

共同任務狀態也能避免多個 Agent 同時處理已經失效的版本。系統可以依照狀態與依賴關係決定下一位執行者，並在資料不足、工具失敗或結果互相衝突時停止自動流轉。

重新設計人與 Agent 的責任邊界

當 Agent 能直接讀取資料、修改內容或呼叫企業系統，任務中需要同時標示執行者、確認者與最終負責人。Agent 可以負責蒐集、分析與執行，組織仍要指定人員或團隊承擔決策與結果。

適合 Agent 自主處理的工作，通常具有清楚規格、較高重複性，且錯誤後可以復原。涉及付款、刪除資料、對外承諾、權限調整或正式發布的工作，需要更嚴格的人工確認與證據。

Microsoft 針對 300 位技術專業人士的調查中，59% 將讓人員留在決策流程列為導入 Agent 的首要考量。該調查反映特定技術族群的觀察，仍提供一項實務提醒：企業需要依照影響與可逆性設定人工確認，無須讓每一個低風險步驟都等待人員點擊。相關資料可參考 Microsoft Agent Confidence Index。

管理者的工作也會向前移動。除了追蹤誰完成多少任務，還要定義目標、設計分工、設定權限、安排驗證及控制同時進行的工作量。若 Agent 產生結果的速度超過團隊的審查能力，待確認工作仍會形成新的瓶頸。

讓下一次的 AI Agent 任務更流暢

一項任務完成後，最終成果只代表這次工作已經結束；執行過程中的修正、例外與交接紀錄，則能改善下一次協作。

企業可以從任務紀錄中找出哪些指示經常需要補充、哪些 Agent 適合哪些工作、哪些交接容易遺漏資料，以及哪些情況需要提前安排人工確認。這些發現可以用來更新任務範本、工作流程、AI Skill 與權限設定。

Microsoft Research 在一項 20 人的小型研究中，將 Agent 的執行軌跡轉成可編輯的工作流程圖；相較只查看提示詞，參與者更能理解執行過程並發現錯誤。樣本規模有限，仍說明完成後的執行紀錄具有驗證與重用價值。相關資料可參考 From Review to Reuse。

Redmine 是可以自行部署的開源專案管理與議題追蹤系統；Bunny Redmine 將這種協作建立在 Redmine 的專案、議題、角色、權限與工作紀錄上。每位 AI Employee 對應一個 Redmine 帳號，只能使用管理員核准的工具；需要其他企業系統的資料或操作時，可以透過 MCP Client 與企業 AI Hub 串接，執行結果、證據與狀態再回到同一項任務。

企業可以先選擇一條輸入與成果清楚的流程，定義共同任務格式、狀態流轉、Agent 權限、人工確認點與完成證據，再觀察任務時間、重做次數、人工介入原因及例外比例。這些數據能幫助團隊判斷協作方式是否真的改善，並決定下一步要擴大到哪些流程。

這次協作模式的改變，重點在於企業開始把工作如何被描述、分派、驗證與交接，整理成所有參與者都能理解的共同制度。任務管理系統將從記錄「誰要做什麼」，逐步成為人與 AI Agent 共同完成結果的組織基礎設施。

如果公司已經開始讓多位員工與 AI Agent 共同工作，可以前往 Bunny Redmine 官方網站了解產品，或聯絡約沛科技討論適合優先建立的任務協作流程。