從一項 AI 能力，走向一條業務流程
AI 基礎 2：業務流程（AI Foundations 2: Business Processes）承接概念與工具，關注怎樣讓資料、系統和人的判斷協作。單次回答的質量只是其中一環；資料是否可靠、工具怎樣交接、誰有權執行、結果怎樣複核，同樣決定流程能否運轉。
建議的閱讀順序
先讀從規則自動化到智慧流程，認識觸發、條件、動作和反饋，再比較無程式碼與 AI 輔助編碼。接著讀資料管道和服務選型：工作流的能力受資料質量、服務依賴、接入方式和維護條件影響。
隨後瞭解業務 Agent的目標、規劃、工具、記憶與接管，再用可信 AI 框架檢查監督和責任。這些條件建立後，再進入按意義連線業務知識的部分。
語義檢索、RAG 與 MCP 怎樣相連
向量資料庫與語義搜尋解釋資料怎樣表示與查詢；RAG說明怎樣把檢索到的資料帶進回答；MCP 與 API說明應用怎樣連線外部工具和系統。檢索、生成與執行各有職責，任何一個都不能自動保證其他環節正確。
之後比較智慧與能動性，討論行動效果與人的責任；再認識 MoE 混合專家模型，區分模型內部的稀疏專家、多模型選擇與多個 Agent 的協作。綜合練習把前面知識放進一條有評價指標和治理安排的業務流程。
綜合講解與實際演示
綜合內容按真實階段分成兩篇：工作流對映與組織知識先解釋流程、隱性規則、本體和執行框架；工具連線與票據整理 Agent繼續 API、MCP、影象與 3D 示例，最後完整呈現票據專案的指令、執行、詢問、失敗和修正。
講義與口頭文字分別保留，便於比較概念與實施。示例不等於本站提供了這些自動化服務，也不把工具提示“完成”當成結果正確的證據。
可信 AI 的參考全文怎樣讀
理解可信 AI 導讀之後，可以按順序閱讀《可信 AI 倫理指南》的框架、原則、要求與方法、評估清單和應用例子與術語。五篇共同覆蓋 2019 年版的實質知識正文，閱讀時留意歷史政策和預測。
另一份廣島 AI 行為準則全文聚焦先進系統開發組織的十一項行動，再接回閱讀反思。兩份文獻都納入本門的同一閱讀目錄，中文譯文附有版本、原文、許可和改動說明。
資料狀態與缺口
本目錄有 21 篇閱讀：15 篇主體閱讀來自 14 個可用單元，其中綜合講解拆為兩篇；另有 6 篇獨立參考譯文，包含兩份文獻的實質正文。倫理定義配對練習缺少實際題表，沒有建立空白練習或猜測題目。上述兩份參考全文已補入；智慧與能動性論文目前僅提供導讀、配套文字稿及查詢連結，未提供論文全文譯文。私人答覆不公開。尚未取得的後續直播也不計作已翻譯。
與第一門完全相同的八份影片文字共用對應完整譯文，從相關正文直接跳到章節；本門不同的正文、影片與例子仍分別保留。需要複習概念時，可回到 AI 基礎 1：概念與工具。
完整中文譯文
閱讀目錄
- 01
從規則自動化走向 AI 工作流，理解觸發、條件、動作與反饋，比較固定流程、模型判斷和 Agent 的職責與監督邊界。
1 份配套文字稿 · 2.1 千字中文 - 02
認識無程式碼、低程式碼與 Vibe Coding 的差別，比較介面生成、流程連線和程式碼維護，理解原型、正式應用與驗證責任之間的距離。
知識譯文 · 1.4 千字中文 - 03
理解 AI 資料從收集、清理、轉換、儲存到使用的管道，比較處理工具、質量檢查、檢索與長期維護，連線可靠輸出的資料條件。
3 份配套文字稿 · 2.5 千字中文 - 04
認識 AI 服務供應鏈中的模型、平臺、工具與應用，比較組織選型、私有資料接入和定製路徑，並查閱共用的完整技術文字稿。
3 份配套文字稿 · 3 千字中文 - 05
理解 AI Agent 怎樣結合目標、規劃、記憶與工具執行多步業務任務，比較工作流與自主行動，並明確監控、許可權和人工接管。
1 份配套文字稿 · 2.2 千字中文 - 06
比較可信 AI 的倫理原則與框架，理解尊嚴、公平、隱私、透明和問責怎樣進入設計、採用與監督，而不只停留在口號。
1 份配套文字稿 · 2.3 千字中文 - 07
2019 年可信 AI 倫理指南中文譯文：解釋合法、合乎倫理與穩健三項組成，以及從基本權利、原則走向七項要求和評估清單的整體框架。
參考譯文 · 4.4 千字中文 - 08
從人的尊嚴、自由、民主與平等，理解尊重自主、防止傷害、公平和可闡釋性，保留原則衝突、預測性警務及救濟的原文論證。
參考譯文 · 3.9 千字中文 - 09
完整翻譯可信 AI 的七項要求與技術、非技術實現方法，說明人的監督、穩健安全、隱私、透明、公平、社會環境福祉及問責。
參考譯文 · 6.7 千字中文 - 10
2019 年可信 AI 試用版評估清單中文譯文，完整保留七組問題，並說明管理、開發、採購、質量和日常運營怎樣協作。
參考譯文 · 4.8 千字中文 - 11
翻譯可信 AI 指南中的能源、交通、健康與教育機會，個人追蹤、隱瞞身份、評分、自主武器及長期風險，並保留完整術語說明。
參考譯文 · 5 千字中文 - 12
解釋向量資料庫怎樣儲存嵌入並支援語義搜尋，沿分塊、編碼、相似性檢索與更新理解按意義找資料的能力和限制。
1 份配套文字稿 · 2.9 千字中文 - 13
理解 RAG 檢索增強生成怎樣把業務資料帶入回答，逐步認識文件分塊、檢索、上下文與生成，並檢查來源、許可權和資料更新。
1 份配套文字稿 · 2.6 千字中文 - 14
理解 MCP 是什麼、怎樣與 API 配合連線工具和資料，區分能力發現、實際執行、許可權與編排，澄清協議本身不等於記憶或自主決策。
1 份配套文字稿 · 3.4 千字中文 - 15
從心理測量、認知、具身與情境觀點認識智慧，再比較自然、生物、人工物和人類能動性，討論 AI 行動中的目標與責任。
2 份配套文字稿 · 2.7 千字中文 - 16
解釋 MoE 混合專家模型的專家、路由與稀疏啟用，比較模型內部結構、多模型選擇和多 Agent 協作，理解擴充套件的收益與代價。
1 份配套文字稿 · 3.4 千字中文 - 17
設計一條有具體業務目標的 AI 編排工作流，交代現狀、資料、工具、Agent 分工、評價和治理，用流程與證據說明方案如何運轉。
實踐練習 · 0.8 千字中文 - 18
閱讀先進 AI 行為準則，選擇一項風險措施，說明它怎樣落實到系統生命週期、組織責任與具體工作，並透過公共原文繼續查詢。
實踐練習 · 0.4 千字中文 - 19
2023 年廣島 AI 行為準則完整實質正文中文譯文，保留適用範圍、七類風險與十一項行動，涵蓋測試、報告、治理、安全和資料保護。
參考譯文 · 3.9 千字中文 - 20
沿完整講義與口頭講解認識工作流、自動化和 Agent，把組織經驗寫成規則與關係，再用票據整理案例理解本體、執行框架和人工反饋。
1 份配套文字稿 · 4.3 千字中文 - 21
跟隨 API、MCP、影象與 3D 工具演示，再完整閱讀票據整理 Agent 的目標、專案指令、執行、詢問、失敗和修正過程。
1 份配套文字稿 · 4 千字中文