案例13｜Hybrid AI：Routine 用 Compound Fast Thinking，Novel／Ambiguous 才交 Agent

一、案例定位

本案例依原書第 6 章「Merging Agentic and Compound Systems」重組，並非原書正式案例研究。

將 Agentic 與 Compound System 組合，而不是把兩者視為互斥架構。

二、學習目標

理解 Hybrid Model 的角色分工。
將 Routine／Predictable 與 Complex／Ambiguous Task 分流。
同時管理 Speed、Cost、Maintainability 與 Adaptability。

三、案例情境

原書指出，很多 Workflow 仍適合 Compound／Fast Thinking：Predictable、Repetitive Step 可用 Rule-based 或 Retrieval-augmented Solution，保持 Quick、Cost-effective、Easy to Maintain；Complex Task 才 Offload 給 Agent，讓它 Plan、Act、Iterate。

四、開始資料

Task Type	建議 Architecture	原書優勢
Simple／Predictable／Repetitive	Compound／Rule-based／RAG	Quick、Cost-effective、Easy to Maintain
Complex／Novel／Ambiguous	Agentic AI	Plan、Act、Iterate、Adapt
Mixed Workflow	Hybrid	Routine Fast + Complex Slow
Governance	Human Oversight at Critical Points	Balance Innovation with Accountability

五、Excel／AI 分析方法

Excel 可逐步標記 Task Predictability、Reasoning Need、Latency Sensitivity、Cost Sensitivity、Risk，最後選 Compound／Agent／Hybrid；AI 可整理 Routing Logic，但不應創造原書沒有的固定門檻。

六、計算結果

原書沒有 Fast／Slow Traffic 的固定百分比分配，也沒有 Hybrid 的成本節省率。

七、結果分析與管理解讀

原書的最終架構方向不是「Agents replace everything」，而是讓不同 Thinking Mode 各自做最適合的工作。這通常能同時保留 Routine Operation 的速度與 Agent 對複雜問題的適應力。

八、AI 提問詞

請把我的 Workflow 分成 Predictable/Routine 與 Complex/Novel/Ambiguous，分別建議 Compound、Agentic 或 Hybrid。不要因 Agent 功能較多就預設它一定較好。