A｜AI Agents & Workflows｜AI 代理、自動化流程
<aside> 🎯
GOAL = Generative AI × Office Productivity × AI Agents & Workflows × Leverage
不是從「會不會用 AI 工具」開始，而是從四個逐步升級的問題開始：
G：AI 能怎麼幫我思考與創造？ → O：怎麼放進每天的工作？ → A：哪些步驟可以交給 Workflow／Agent 執行？ → L：最後到底創造了什麼商業價值？
</aside>
GOAL 是一套給國際商務在職學習者使用的 AI 應用框架。
課程不把生成式 AI、Office、Agent 與商業策略拆成四門互不相干的工具課，而是讓學生一路完成：
Think → Work → Delegate → Leverage
也就是：
思考與創造 → 工作生產力 → 受控自動化 → 商業槓桿與決策
最終目標不是產生更多 AI 內容，而是建立一套：
Human Expertise → AI Assistance → Workflow → Controlled Action → Decision → Feedback → Business Value
| 模組 | 核心問題 | 學生要學會的能力 | 國際商務應用 | 深度延伸 |
|---|---|---|---|---|
| G｜Generative AI | 怎麼用 AI 幫助思考、研究、創造與表達？ | Prompt、研究、寫作、翻譯、多模態、查證、批判思考 | 開發信、產品資料、市場研究、跨文化溝通 | ‣ |
| O｜Office Productivity | 怎麼把 AI 放進每天真正工作的文件、資料與協作流程？ | Word／Excel／PPT／Email／Meeting／Knowledge Workflow | 報表、報價、合約、會議、交易資料、管理簡報 | ‣ |
| A｜AI Agents & Workflows | 哪些工作可以從「AI 協助」進一步變成「AI 執行」？ | Workflow、Trigger、Tools、Rules、Human Review、Agent、Autonomy | B2B 開發、Follow-up、供應商研究、情報、物流自動化 | ‣ |
| L｜Leverage | AI 到底應該放大哪個決策、能力與商業價值？ | Scale、Scope、Learning、Talent、Decision、Capital、Business Model | 市場、客戶、供應商、報價、庫存、資源配置、AI Business Case | ‣ |
先學會：