---
crossref:
  labels: alpha A
  subref-labels: roman I
  chapters: true
number-sections: true
tags:
- 啟發式框架
- 經驗法則
- 意圖
- 預設行動
- 任務導向
- 工具導向
- 智能體導向
- 協作導向
- 治理導向
---
::: {.callout-warning #nte--ed-index title="✎ 編輯筆記" collapse=true open=false}
- [ ] 逐句**事實查核**
- [ ] 檢視**邏輯流程**    
- [ ] 確保**精簡易懂**的文字風格    
- [ ] 檢查**內部連結**：所有相關條目是否已連結    
- [ ] 檢查**外部連結**：所有相關條目是否已連結
- [ ] 確認導航區塊：.callout-tip .callout-imp .callout-nte .callout-warning
:::
# ☸ AI「5 導向」

> 「**若世事多變且生也有涯，何因勢利導？以向風慕義求匡道濟世**」〜 ☸ `AI 導向`
> 
> ⛵ 要如何選擇適切的 AI 導向，航向解方？

🪁🪞 簡言之，`AI 導向`是一種『**啟發式框架**』，內涵成套的「意圖」與「預設行動」的「經驗法則」腳本，可視作『**套路招術**』的行動準備。

這種分類方式不僅在學術界逐漸成形，也在產業實踐中被廣泛採用：

- ☸🎯 **任務導向**：對應狹窄任務型 AI，如客服機器人、推薦系統，強調精準性與可重複性。
- ☸🛠 **工具導向**：反映多工具編排趨勢，如 Copilot Studio、LangChain 等框架。
- ☸🤖 **智能體導向**：聚焦自主性與長期目標，如 AutoGPT、Meta’s CICERO、DeepMind’s Astra。
- ☸🤝 **協作導向**：強調人機互動與價值對齊，符合「以人為中心 AI」（Human-Centered AI）的設計原則。
- ☸⚖️ **治理導向**：呼應「責任式 AI」（Responsible AI）、GRC（Governance, Risk, Compliance）模型，包括「模型卡」（Model Cards）、ISO/IEC 42001 等透明化與合規標準。

::: {.callout-note #nte-ai-orientations title="☸什麼是 `AI 導向`ℹ？"}

**☸  `AI 導向` 三句箴言**：（點開⏵可揭露細節）

<details> <summary>📜🥋 **「何以因勢利導，手隨心轉？」** 〜 如習得套路，施展「預設行動」。</summary> 強調智能體的「**預設行動**」操練，如武功秘笈或瑜伽手冊。經過**刻意練習**，形成「手隨心轉」的自然流暢，以便在環境變化中即時施展。 </details> <details> <summary>💞👊 **「何以向風慕義，法從手出？」** 〜 如「意圖」心法，內化準備好的姿態。</summary> 呼應智能體的「**意圖**」方向，如武功心法。人從整套技術展現「法從手出」的行動意圖，以承載義理（義）與良俗（風），成為價值對齊的實踐。 </details> <details> <summary>☯🤺 **「何以匡道濟世，立定知姿？」** 〜 「知識姿態」融合行動及意圖。</summary> 學會區分並整合智能體的「**知識姿態**」套路，如人在吐吶間運力而為。它在「**數據**」間完成具導向性的施展，融合「預設行動」與「意圖」。 </details>

收斂三聯問「**妙問**」成長偈：  

* ☯ 「**導向不唯知姿，亦在無招勝有招。**」〜 智慧不止於 `AI 導向` 的習得與操練，更在於如何面對多變世事，在有限套路中施展無限解方。

參照 **[🔖附錄🌌 心智圖](appendix-evolving_mindmap.qmd)**  
☸☯
:::

::: {#fig-mindmap-05 caption="聚焦 ☸ AI「5 導向」心智圖" }
<svg aria-roledescription="flowchart-v2" role="graphics-document document" class="flowchart mermaid-js" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="100%" id="mermaid-1" xmlns:ev="http://www.w3.org/2001/xml-events">
<g id="viewport-20250923180406308" class="svg-pan-zoom_viewport" transform="matrix(3.6 , 0, 0, 3.6 , -27, -50)" style="transform: matrix( 3.6, 0, 0, 3.6 , -27, -50);">
<image href="images/mind_map.svg"></image></g></svg>
:::

## ☸ AI 導向定義 🥋

`AI 導向`（AI Orientation）指 AI 系統在**設計**、**佈署**與**建構**上的『**啟發式框架**』（Heuristic Framework）。不同導向各自具有設計**優先級**、佈署**情境**，以及**風險**與**倫理**考量，因此適合作為識別與選取框架的依據。雖然實踐中往往會結合多種導向，但透過區分仍能幫助我們澄清思路，提升理解的實用性。

本書進一步將 `AI 導向` 定義為一套**智能的知識姿態**（intelligent epistemic posture）。它不僅是技術的選擇，更是一種涵蓋 **意圖** 與 **預設行動選項** 的整體性認知框架。

如同人類認知能力可具多種導向並能融合，實際 AI 系統亦可整合不同導向。

::: {.callout-tip #tip-ai-orientations title="☸ AI「5 導向」"}
☸ 學會區分 `AI 導向` 的『**啟發式框架**』，有助於選取與整合 AI 系統。本書歸納為五類：

* **5.1** ☸🎯 [任務導向](05-01-oriented_task.qmd)（Task-oriented AI）  
* **5.2** ☸🛠 [工具導向](05-02-oriented_tool.qmd)（Tool-oriented AI）  
* **5.3** ☸🤖 [智能體／代理人導向](05-03-oriented_agent.qmd)（Agent-oriented AI）  
* **5.4** ☸🤝 [協作導向／以人為本導向](05-04-oriented_collaborative.qmd)（Collaborative AI / Human-Centered AI）  
* **5.5** ☸⚖️ [治理導向](05-05-oriented_governance.qmd)（Governance-oriented AI）  

讀者可依其『**啟發式框架**』（由「意圖」與「預設行動」構成）的差異來加以區分。

導向如同『**套路招術**』，讀者亦可參照本書📑筆記 ~ [🙶補全🙷 知行合一](notes-constructive_fill-in.zh-hant) 獲取靈感並操練。

☸🤺☯
:::

### 📐 AI 導向公式

概括為一個簡明公式：

> `AI 導向` 🟰 智能的知識姿態 🟰 **意圖** ➕ **預設行動選項**

相較於 **AI 模態**（Modality）側重於資訊的「表現形式」（如文本或影音），**知識姿態**則強調 AI 在不同情境下所展現的「準備工夫與備選行動」。

### 🧘‍♀️ 比喻：瑜伽與太極

如同練習瑜伽或太極，一套行動體系包含 **意念**、一系列的**姿勢行動選項**、以及自我**吐納**練習。

`AI 導向` 亦同樣描繪了一套智能「準備工夫與備選行動」，並據此預先定義**優先假設**、**核心任務**、與系統**吐納**（資料數據）。

### ✨ 為何重要？

『**啟發式框架**』具備三個關鍵特徵，有助於釐清**智能行動體系**的運作架構：

- 🔄 **動態性**：描述行動者在面對情境轉變時的準備狀態、過渡與調整過程。  
- 🎯 **具象性**：將 AI 視為具「姿態」的行動者，強調其準備動作、即將採取的行為與預期影響。  
- 🤝 **關係定位性**：指明知識主體與受體之間的角色與位置，涵蓋對話、協作乃至對抗的互動賽局。  

理解這些特徵，能幫助我們在設計與部署 AI 系統時，明確其**優先假設**與**核心任務**。

::: {.callout-important #important-heuristic-framework title="🪁「啟發式框架」🪞"}

「導向」之義，可從「啟發式框架」（Heuristic Framework）一詞拆解理解：

- 🪁 **啟發式**：指『**經驗法則**』或『**簡化策略**』，是一種快速有效、基於經驗的應對方法，雖可能產生偏差，但在實務上極具操作性。例如，[完形心理](01-05-Gestalt_Psychology.qmd) 的快速感知❝腦補❞潛在威脅，或在陌生環境中「多聽少說」，皆屬於繞過**複雜分析**的「認知捷徑」，帶有**特定方向**的考量（如求生存）。  
- 🪞 **框架**：指幫助人們看待問題或組織知識的『**丈量觀點**』。例如，「多聽少說」可被理解為「社會和諧」導向，也可同時帶有「避免風險」導向。  

🪁🪞
:::

***

## ☸ 啟發式框架 🤔

`AI 導向` 有不同的『**啟發式框架**』，可視為**套路框架**或**經驗法則框架**。

『**啟發式框架**』由 **意圖**、**預設行動**、與 **知識姿態** 三個核心要素構成，共同決定 AI 系統的設計哲學與行為模式：

* 📜🥋 **預設行動**（Default Actions）：採取的**具體操作**或**執行機制**，回應「當導向確立後，慣例上有哪些可選動作？」。「預設行動」亦可稱為「既定行為」（Established Behavior）。  
* 💞👊 **意圖**（Intent）：追求的**最終目標**與**價值取向**，回應「為什麼要採用此導向？」  
* ☯🤺 **知識姿態**（Epistemic Posture）：持有的**經驗法則偏好**或**知識立場**，回應「如何看待自身與所處世界的互動關係？」  

***

如下節【🪴內容大綱】所概述，本書依據當代產業實踐，總結出五大類 `AI 導向`，分述其**意圖**、**預設行動**、與**知識姿態**三個核心要素所構成的『**啟發式框架**』（Heuristic Framework）。

在實踐應用時，讀者應注意以下三點：

- 🧠 **多導向協作**：在複雜系統中整合不同導向的優勢，將限制轉化為主動的創新。  
- 🔍 **透明與可解釋**：確保導向下的設計決策過程可追溯與驗證，以利持續改進。  
- 💡 **跨域應用**：將導向思維延伸至跨領域的智能系統設計與部署。  

面對多變與跨域的應用場景時，`AI 導向` 的『**啟發式框架**』思維能提供穩定且可調整的需求依據。

::: {.callout-tip #tip-heuristic-framework-compare title="🆚 AI 導向對照簡表 🌟" collapse=false open=true}

| 導向 | 對比 | 知識姿態 | 意圖 | 預設行動 |
|------|------|-----------|------|-----------|
| ☸🎯 任務導向 | ☸🛠 工具導向 | 明確**界線**、單一功能的預定義 | 準確性、可靠性、可重複性 | 流程或規則驅動，形成可預測行為 |
| ☸🛠 工具導向 | ☸🎯 任務導向 | 強調**編排**與模組化 | 靈活性、擴展性、跨領域整合 | API 調用與工具鏈**編排** |
| ☸🤖 智能體導向 | ☸🎯 任務導向<br>☸🛠 工具導向 | **情境感知**、持續追求**長期目標** | 自主性、適應性 | 依目標規劃調整路徑，形成反饋迴路 |
| ☸🤝 協作導向 | ☸⚖️ 治理導向<br>☸🤖 智能體導向 | 以**協作**與價值對齊為核心 | 信任、跨角色**協作** | 建立協作界面、共同理解模型、可介入機制 |
| ☸⚖️ 治理導向 | ☸🤝 協作導向 | 偏向**規範化**與責任分配 | 公平、問責、透明 | 建立**審計**與問責體系 |

: 🆚 AI 導向對照簡表 🌟 {#tbl-heuristic-framework-compare}

:::

***

## ☸ 系統思維啟發 ☯

這些「智能的**知識姿態**」，如同武功秘笈或瑜珈手冊中的套路知識，是可供操作與反覆練習的實用框架。它們的價值在於，當我們面對複雜問題時，能夠見招拆招，甚至無招勝有招地，精確釐清並界定 AI 系統的**優先假設**與**核心任務**。

### 🧩 優先假設與核心任務

為了確保 AI 系統的**知識姿態**與解決策略保持一致，設計者與規劃者可以根據不同的 `AI 導向` 來拆解所需的 **優先假設**（Prior Assumptions）與**核心任務**（Core Tasks）。這裡可以從資料數據的吐納頻率與反應時間來思量『**啟發式框架**』的三要素：

- **知識姿態**：界定系統在特定情境下的立場與**界線**，決定其如何感知與組織資訊。    
- **意圖**：明確系統所追求的目標與價值，決定其在任務或互動中的優先方向。    
- **預設行動**：規劃系統在面對輸入或環境變化時的操作腳本，決定其行為模式與反應機制。    

理解 `AI 導向` 的三要素，就能幫助我們在設計與部署 AI 系統時，明確其**優先假設**與**核心任務**，並確保整體行動體系具備一致性與可解釋性。

為求 `AI 導向` 啟發的實用性，可以思考以下關於智能系統或工具**自身**與**情境**的問題：

- 🗺️🪁 **框架優先**：先比對**導向**啟發式框架，再參照對應的『**預設行動**』技術與『**經驗法則**』方法，「當導向確立後，慣例來說有啥可選動作？」
- 🪞💞 **意圖丈量**：根據自身**條件**，思量**最終目標**和**價值取向**，回應「為什麼要採用這導向？」
- 🖼️⚡ **情境適配**：根據世界**情境條件**，靈活**切換**或**融合**多種導向，回應「如何確保自身和環境的互動？」
- ☯🤺 **知識姿態**：根據自身及世界的關係觀點，界定可操作或可持續的**經驗法則偏好**或**知識立場**，回應「如何長期保持或引導自身和世界的關係？」

### 🤝 多導向協作

**💡「多導向協作」核心要點**：複雜系統往往融合多種導向。例如，一個以 _任務導向_ 為核心的倉儲機器人，可能同時內嵌 _智能體導向_ 的路徑規劃**預設行動**，運用 _知識導向_ 的貨品分類**知識姿態**，並結合 _數據導向_ 的預測模型來即時預判壅塞情況。這證明了導向的價值在於靈活整合，而非僵化分立。

因此，在進一步探討各個導向的細節與應用前，讀者可先將「多導向協作」視為一種貫穿全局的思維準則——它不僅能提升單一導向的效能，更能在跨章節、跨領域的 AI 系統設計中發揮綜效。

一個實際 AI 系統可以運用多個導向進行**系統思維**檢驗與改進。

### 🤝 現代人機協作平台

為 **AI 五大導向** 各舉一個「現代人機協作平台（Human–AI Collaboration Platform）」的代表性案例，展示「多導向協作」的眾多可能性：

- 🎯 **任務導向型（Task-oriented AI）**    
    - **案例**：🛫 **航空公司客服聊天機器人**（如 KLM、United Airlines）        
    - **特徵**：專注於完成單一明確任務（訂票、改票、查詢航班），流程清晰，輸入與輸出對應明確。        
    - **人機協作**：人類提供需求，AI 依照固定流程完成，若遇到例外情況再轉交人工客服。
- 🛠 **工具導向（Tool-oriented AI）**    
    - **案例**：📊 **Notion AI / Coda AI**        
    - **特徵**：透過 API 與插件模組，整合翻譯、資料庫查詢、摘要生成等工具，形成跨模組的知識工作平台。        
    - **人機協作**：人類設定需求，AI 調用多工具完成複合任務（如「整理會議紀錄並生成專案計畫」）。       
- 🤖 **智能體／代理人導向（Agent-oriented AI）**    
    - **案例**：🛒 **Amazon Bedrock Agents**
    - **特徵**：AI 代理人能根據人類輸入，自主規劃並調用外部 API（CRM、ERP、物流系統），完成多步驟任務。        
    - **人機協作**：人類給定高層次目標，AI 代理人自主分解並執行，最後回報結果。
        
- 🤝 **協作導向／以人為本導向（Collaborative AI / Human-Centered AI）**    
    - **案例**：🧑‍💻 **GitHub Copilot**        
    - **特徵**：AI 與人類程式設計師「並肩工作」，AI 提供即時程式碼建議，人類則負責審核、修改與決策。        
    - **人機協作**：AI 不取代人類，而是作為「協作者」，提升生產力與創造力。
        
- ⚖️ **治理導向（Governance-oriented AI）**    
    - **案例**：🏥 **醫療輔助決策平台（如 IBM Watson Health, Tempus）**        
    - **特徵**：AI 協助醫師進行診斷建議，但所有輸出需符合醫療法規、倫理與審計要求。        
    - **人機協作**：人類醫師保有最終決策權，AI 提供輔助建議並受治理框架監管，確保合規與安全。

### 🧙‍♂ 系統思維運用

熟練這五大導向，有助於檢視並校準**知識姿態**與**問題解決策略**是否一致，並為系統設計提供強大的分析工具。雖然這些導向並非放諸四海皆準的分類法，但它們提供了一種具高度適應性的**系統思維**視角。

這些「智能的**知識姿態**」，如同武功秘笈或瑜珈手冊中的套路知識，是可供操作與反覆練習的實用框架。它們的價值在於，當我們面對複雜問題時，能夠見招拆招，甚至無招勝有招地，精確釐清並界定 AI 系統的**優先假設**與**核心任務**。

::: {.callout-tip #tip-ai-orientations-systems-thinking title="🧙‍♂系統思維運用AI 導向" collapse=false open=true}

- 📐 **三要素**：知識姿態、意圖、預設行動 → 定義優先假設與核心任務    
- 🎯 **精確性**：幫助釐清任務邊界與行為模式    
- 🤝 **協作性**：可多導向整合，避免僵化分立    
- 🔄 **靈活性**：導向可反覆練習，適應不同情境    
- 🧩 **系統思維**：檢驗並校準設計策略，確保一致性與可解釋性

:::

***

## 🪴 內容大綱

在思考與設計 AI 系統部署時，可以比對五大導向的「經驗法則」腳本，看哪一個或哪些成套的**意圖**與**預設行動**，有適切的 `AI 導向` 可以解決問題。可以說，`AI 導向` 是種**智能行動體系**的套路招術，為不同應用場景提供可操作的『**啟發式框架**』。

::: {.callout-important #imp-heuristic-framework-compare title="🆚 對比 AI 導向 啟發式要素表 🌟" .table-small-print collapse=false open=true}

`AI 導向`啟發式要素表如下，方便讀者快速查找、比較、及整合：

|       篇章        | AI 導向                                | ☯🤺知識姿態                                  | 💞👊意圖                                        | 📜🥋預設行動                                       |
| :---: | :----------------------------------- | :--------------------------------------- | :-------------------------------------------- | :--------------------------------------------- |
| **5.1**<br/>☸🎯 | **任務導向型**<br/> (Task-oriented)       | 偏向「單一功能」的**預定義**架構                       | 實現**專業化**、「狹窄應用」領域的**準確性**、**可靠性**與**可重複性**   | 「流程或規則驅動」專業化**可預測行為**                          |
| **5.2**<br/>☸🛠 | **工具導向**<br/> (Tool-oriented)        | 偏向「多工具使用」的**編排性**、**模組化**模型              | 提升**靈活性**、**擴展性**與**跨領域整合**能力                 | 「編排」 API 調用、插件與工具鏈設計                           |
| **5.3**<br/>☸🤖 | **智能體／代理人導向**<br/> (Agent-oriented)  | 偏向「長期目標」的持續追求的**實體**                     | 提升**自主性**、**環境適應性**（不是預設「流程或規則」腳本）與多智能體協作     | 「按目標規劃調整路徑」**反應行為機制**、持續性逼近**長期目標**            |
| **5.4**<br/>☸🤝 | **協作導向／以人為本導向** <br/>(Collaborative) | 偏向「參與及協作」的**多元參與**與**價值對齊**模型。           | 促進信任、**跨領域或角色**的 「協同創作」 或 「人機協同」              | 「建立和發展」人機互動的品質，「引入」**可介入**機制                   |
| **5.5**<br/>☸⚖️ | **治理導向**<br/> (Governance-oriented)  | 偏向「治理規範及執行」的**規範化**、**制度化**與**責任分配**的模型。 | 提升**可解釋性**、**概念清晰度**或**推理透明度**，以確保「公平、問責與合規」。 | 建構「可執行並運營」的**問責體系**、**審計機制**、**倫理準則**與**監管框架** |

:::

### 🌰 核心條目內容

- **5.1** ☸🎯 **[任務導向型](05-01-oriented_task.qmd)**（Task-oriented AI）
	- **知識姿態**：偏向明確**界線**與**預定義**「單一功能」架構。
	- **意圖**：實現**專業化**、「狹窄應用」領域的**準確性**、**可靠性**與**可重複性**。
	- **預設行動**：「流程或規則驅動」部署流程或規則或模型、設計專業化**可預測行為**。
	- **對比**：☸🛠 工具導向 〜 側重外部工具的「多工具使用」調用與編排。
- **5.2** ☸🛠 **[工具導向](05-02-oriented_tool.qmd)**（Tool-oriented AI）
	- **知識姿態**：偏向**編排性**、**模組化**與**外部資源調**用的「多工具使用」模型。
	- **意圖**：提升**靈活性**、**擴展性**與**跨領域整合**能力。
	- **預設行動**：「編排」 API 調用、插件系統與工具鏈設計。
	- **對比**：☸🎯 任務導向 〜 側重「單一功能」的執行，而非多工具的靈活運用。
- **5.3** ☸🤖 **[智能體／代理人導向](05-03-oriented_agent.qmd)**（Agent-oriented AI）
	- **知識姿態**：偏向**情境感知**、與持續追求「長期目標」的**實體**。
	- **意圖**：提升**自主性**、環境**適應性**（不是預設「流程或規則」腳本）與多智能體協作。
	- **預設行動**：「按目標規劃調整路徑」、設計感知與反應**行為機制**、持續性**長期目標**的「反饋迴路」與「目標更新」機制，如 RLHF 等。
	- **對比**：☸🎯 任務導向 〜 側重「單一功能」最佳化，而非長期目標持續追求。
- **5.4** ☸🤝 **[協作導向／以人為本導向](05-04-oriented_collaborative.qmd)**（Collaborative AI / Human-Centered AI）
	- **知識姿態**：偏向**關係導向**、**多元參與**與**價值對齊**的「參與及協作」模型。
	- **意圖**：促進信任、**跨領域或角色**的 「協同創作」 或 「人機協作」。
	- **預設行動**：「建立和發展」人機互動的品質與機制，如設計**協作界面**、建立**共同理解模型**、實踐**多模態溝通**，以及「引入」**可介入**機制，如「人機共決」設計原則，如 **可調整自主性** (adjustable autonomy)、**混合主動式互動** (mixed-initiative interaction)。
	- **對比**：
		- ☸⚖️ 治理導向 〜 側重「治理規範及執行」。
		- ☸🤖 智能體導向 〜 側重「自主行動」。
- **5.5** ☸⚖️ **[治理導向](05-05-oriented_governance.qmd)**（Governance-oriented AI）
	- **知識姿態**：偏向**規範化**、**制度化**與**責任分配**的「治理規範及執行」模型。
	- **意圖**：提升**可解釋性**、**概念清晰度**或**推理透明度**，以確保「公平、問責與合規」。
	- **預設行動**：建立「可執行並運營」的**問責體系**、**審計機制**、**倫理準則**與**監管框架**。
	- **對比**：☸🤝 協作導向 〜 側重「信任與互動」，而非規範與約束。

::: {.callout-tip #tip-heuristic-framework-compare title="🆚 對比 AI 導向 🌟" .table-small-print collapse=false open=true}

| 篇章 | AI 導向 | 對比 |
| :---: | :-------------------------- | :-------------------------- |
| **5.1** | ☸🎯**任務導向**<br/> 〜側重「單一功能」的執行與最佳化 | ☸🛠 工具導向 <br/>〜 側重外部的「多工具使用」調用與編排，而非「單一功能」的執行與最佳化 |
| **5.2** | ☸🛠**工具導向**<br/> 〜側重外部的「多工具使用」調用與編排 | ☸🎯 任務導向 <br/>〜 側重「單一功能」的執行與最佳化，而非多工具的靈活運用 |
| **5.3** | ☸🤖**智能體／代理人導向**<br/> 〜側重「**自主行動**」，透過「情境感知」與「長期目標」的持續追求 | ☸🎯 任務導向 <br/>〜 側重「單一功能」最佳化，而非**長期目標**持續追求 |
| **5.4** | ☸🤝**協作導向／以人為本導向**<br/> 〜側重「關係導向」與「人機協同」的價值對齊 | ☸⚖️ 治理導向 <br/>〜 側重「治理規範及執行」 <br/>☸🤖 智能體導向 <br/>〜 側重「**自主行動**」 |
| **5.5** | ☸⚖️**治理導向**<br/> 〜側重「治理規範及執行」的**規範化**、**制度化**與**責任分配** | ☸🤝 協作導向 <br/> 〜 側重「**信任與互動**」，而非規範與約束 |

::: 



### 🎋 延伸內容

* 🎯⚖️ **任務＋治理導向型**（Task- and Governance-oriented AI）
	- ☸️ **融合導向**：此系統不僅要**高效完成任務**（任務導向），還要確保**完成過程完全符合規範並可追溯**（治理導向）。
	- ☯🤺 **知識姿態**：它從**治理導向**啟發**規範化、制度化與責任分配**的設計思維，並融入**任務導向**對**預定義界線與單一功能**的嚴謹要求。
	- 💞👊 **意圖**：這是一套將治理原則與特定功能融合的追蹤系統，用於確保某項治理任務的**可解釋性**與**問責性**。
	- 📜🥋 **預設行動**：**部署固定流程與規則**來執行目標任務，並**建立審計與問責機制**來同時記錄執行的「每一步推理過程」。
	- 🏦💱 **例子**：一個**金融清算監管系統**，會追蹤**每一筆交易的資金流向**，利用**法規知識**作為行動規則，完成自動標示**與洗錢相關的**潛在**異常**高風險**交易**，同時解釋其判斷**所依據**的數據、法規、及使用模型。
* 🛠🤝 **工具＋協作導向型**（Tool- and Collaborative-oriented AI）
	- ☸️ **融合導向**：此系統同時體現**工具導向**的「外部資源調用與編排」和**協作導向**的「多元參與與人機協同」。
	- ☯🤺 **知識姿態**：用外部資源時偏向**編排性與模組化**（工具導向），同時設計易於**人機共創**的介面與流程時偏向**關係創造**（協作導向）。
	- 💞👊 **意圖**：促進**跨領域或角色**的協同創作與協作，同時提升其**靈活性**與**擴展性**，使不同使用者能調用多種工具完成目標。
	- 📜🥋 **預設行動**：**編排 API 調用**與**插件系統**以擴充功能，同時設計**人機協作介面**與**共同理解模型**，促進參與者間的信任與透明度。
	- 🎦🎬 **例子**：一個結合素材分享、腳本創作、與影片智能工具箱的**短影片合作**平台，它允許不同用戶（腳本家、剪輯師、AI 工具）**模組化地調用**各種生成式 AI 插件，並通過**透明介面**即時同步協作進度。
* 🤖⚖️ **智能體＋治理導向型**（Agent- and Governance-oriented AI）
	- ☸️ **融合導向**：此系統同時體現**智能體導向**的「情境感知與自主性」和**治理導向**的「規範化與問責制」。
	- ☯🤺 **知識姿態**：它偏向**情境感知與長期目標的實體**（智能體導向），同時要求所有自主決策都需納入**規範化、制度化**的審計軌跡（治理導向）。
	- 💞👊 **意圖**：在追求長期目標的同時，確保所有**自主行動**的決策過程都具備**可解釋性**、**推理透明度**，以滿足**合規**與**問責**要求。
	- 📜🥋 **預設行動**：**按目標規劃調整路徑**並設計**感知與反應行為機制**，建立**審計機制**與**問責體系**，強制記錄所有自主決策的依據。
	- 🤖🌊 **例子**：一個海底電纜**災害預警**和**氣候監測**安全系統，多種智能體（含自主式水下機器人）**在沒有人類干預下**會分析即時數據，**在偵測到異常後**通知相關單位進行巡檢與修復，達成長期的多項治理目標，並**自動生成所有異常判斷的決策記錄**，以供事後審計。

***

## 👉 承先啟後

::: {.callout-note #nte-ai-taxonomy title="🔖AI 分類雙維度對照：學界典範🆚業界經驗ℹ"}

`AI 導向` 可以視為 🪜 [知行鷹架](00-03-notes-constructive_fill-in.qmd) 的一種 「**業界經驗法則分類**」維度。讀者可藉此對照 AI 領域的兩種主要分類方法：

* **「學界典範流派分類」**：見 [第貳篇 🎏🏮](02----schools_paradigms.qmd) 流派與主義
* **「業界經驗法則分類」**：即 [第伍篇 ☸](05----ai_orientations.qmd) 區分 AI 5 大導向

可參照 **[🔖附錄🌌 心智圖](appendix-evolving_mindmap.qmd)**，理解這兩套分類如何銜接 [第壹篇 ㉄](01----problematics.qmd) AI 問題意識。

🪜🆚🔖
:::

接下來，讀者可以按需找「套路」展開自己所需打造的「智能行為體系」之旅，如：

* 🕹️ 設計一個互動式「**導向選擇器**」
* 💡 製作一個「**導向融合建議表**」


## 🔑 前十關鍵詞

1. **知識姿態** — 系統的立場與認知框架    
2. **意圖** — 最終目標與價值取向    
3. **預設行動** — 預定義的行為模式或操作腳本    
4. **界線／預定義** — 任務範疇與功能邊界    
5. **編排** — 工具調用與模組化組合    
6. **情境感知** — 感知環境並調整行為    
7. **長期目標** — 超越單一任務的持續追求    
8. **協作** — 人機互動與多元參與    
9. **規範化／制度化** — 治理與責任分配    
10. **審計／問責** — 可追溯性與透明化機制