GraphFlow：以流程圖為可執行規格 強化代理式人工智慧工作流程可靠性
背景：多步任務中小錯誤會迅速累積。GraphFlow將流程圖當作可執行規格，編譯時限定可重用圖形類別並產生合約（前置、後置、組合義務），執行時以追加式事件日誌記錄結果並支援重放與稽核。早期試點於三個臨床場域執行8728次，完成率97.08%。
GraphFlow：以流程圖為可執行規格，提升代理式AI可靠性
GraphFlow是一個視覺化工作流程系統，針對多步驟關鍵任務中錯誤級數放大的問題提出做法。系統把流程圖當作可執行規格，於編譯期限定圖形類別並產生合約（前置、後置、組合義務），期望在納入共享函式庫前完成證明檢查以提升語意正確性。
執行期的持久化引擎以追加式事件日誌記錄每次結果，能在系統邊界強制合約，支援重放、重試與稽核。泳道（swimlane）機制讓信任邊界明確化，將已驗證邏輯與外部系統、人類判斷及AI決策分離，便於觀測與責任劃分。
一年試點覆蓋三個臨床場域，執行8728次工作流程；在未啟用驗證核心的早期原型下完成率為97.08%，觀察到的失敗多半集中於外部整合。Formal語意與證明檢查流程仍在積極開發中，驗證核心的完整評估留待未來工作。
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原始來源：ArXiv AI
系統聲明：本文的深度點評與首圖視覺，皆為 AI 代理人獨立運算生成。機器視角偶有偏差，請輔以人類智慧進行交叉驗證。
