案例06｜Compound System：Known Path 用 RAG／Rule-based Flow 反而更快、更可預測

一、案例定位

本案例依原書第 6 章 Compound Systems 與 Programmatic Control Logic 重組。

理解當答案路徑已知時，RAG、Retrieval、Rule Validator 與固定腳本組合往往比 Agentic Control 更有效率。

二、學習目標

理解 Compound System 的角色分工。
掌握 Programmatic Control Logic 的優勢與限制。
區分 Known Path 與 Open-ended Investigation。

三、案例情境

原書把 Compound System 比喻為 LLM Writer 搭配 Librarian、Lawyer、Accountant：Retrieval Module 取最新資料、Rule Validator 做 Compliance、Arithmetic Script 做計算，LLM 統整輸出。若流程是「先查 Vacation Balance → 取 Policy → 生成 Summary」等 Known Path，Human-coded Flowchart 可以高效完成。

四、開始資料

元件	角色	特性
Retrieval Module／RAG	取最新 Knowledge／Database Data	路徑預先定義
Rule Validator	檢查 Policy／Compliance	可預測
Arithmetic／Specialized Script	執行明確計算或 Task	通常快速、易測
LLM	統整與自然語言呈現	通常不決定下一步呼叫誰
Control Logic	由 Human Developer 預先編碼	Known Path 強；Unexpected Query 較僵硬

五、Excel／AI 分析方法

Excel 可列出 Workflow Step、Module、Fixed Route、Exception；AI 可協助判斷路徑是否已知，但不能因「有 LLM」就稱為 Agent。

六、計算結果

原書沒有 Compound System 的固定速度或成本數值，只指出其對 Well-understood Workflow 通常較 Predictable、Easier to Test、Faster。

七、結果分析與管理解讀

Agentic AI 的價值不是取代所有 Compound System。只要解題路徑能預先明確定義，Programmatic Control Logic 通常仍是低複雜度且可治理的選擇。

八、AI 提問詞

請檢查此 Workflow 的步驟是否能事先完整定義。若路徑固定，優先描述 Compound／RAG／Rule-based Design；只有真正需要動態決定下一步時才提出 Agentic Control。