許多企業最早規劃 AI Agent 時，會先把客服查詢、報價整理、採購比價、合約檢查與簽核提醒放進同一套流程。初期功能少，問題看起來不大；需求一多，同一個 AI Agent 卻得辨認更多意圖、查閱不同資料、套用各部門規則，出錯後也很難確認責任落在哪一段。
任務超過 8～10 類時，團隊可以把這個數字當成重新檢查設計的提醒，但不能視為硬性上限。企業真正要看的，是各項任務是否共用資料、判斷規則、負責人與交付標準；只要其中幾項已有明顯差異，就該考慮拆成專門的 AI Agent，同時補上交棒、人工核可與權限管理。
8～10 類任務只是參考值，要不要拆分還是看任務邊界
TechOrange 引述 Salesforce 的設計經驗指出，單一 AI Agent 同時負責超過約 8～10 個明確任務領域時，可能需要處理過多意圖，因而增加推理負擔，使回應偏離任務、內容混亂或產生幻覺。這個數字來自實務經驗，只能當作參考，不是技術上的硬性上限；任務類別少於這個範圍，也不代表設計就沒有問題。
Salesforce 也曾收斂 AI Agent 構想，聚焦在較有把握產生明確效益的應用，並由業務與 IT 組成快速創新小組（Rapid Innovation Squad，RIS）測試使用情境。這段經驗的重點，是先把問題範圍與效益說清楚，再決定需要幾個 AI Agent，而非先追求部署數量。
任務數量不是拆分標準，團隊應逐項回答四個問題：需要讀取哪些資料、依照哪些規則判斷、出錯時由誰處理、完成後要交付什麼。以業務報價為例，查詢歷史訂單與整理客戶需求可能共用資料與負責人；信用條件審查若涉及財務規則、敏感資料及不同核准人，就已經是另一塊權責分明的工作，適合交給另一個 AI Agent。
先列出目前 AI Agent 的全部任務，再為每項任務標記資料、規則、負責人與交付物。若多項任務的四個欄位明顯不同，或團隊已無法用同一套測試案例驗收，就把它們列為優先拆分對象，不必等待任務數量跨過某個門檻。
多 AI Agent 系統應依業務責任劃分
多 AI Agent 系統（multi-agent system）應依業務責任劃分，讓每個專門 AI Agent 處理範圍清楚、可測試的工作。若只按照現有功能數量平均分組，拆完後仍可能沿用界線不清的規則，甚至讓多個 AI Agent 同時讀取不必要的資料，治理難度反而上升。
每個專門 AI Agent 至少要寫清楚輸入、輸出與不得處理的範圍。例如採購比價 AI Agent 可以整理供應商回覆、列出規格差異與缺漏資料，但遇到規格無法對應、供應商條件例外或需要核定價格時，應把工作交回指定人員，不自行擴張判斷範圍。品管 AI Agent 與客服 AI Agent 即使都讀取產品資料，也應分別採用檢驗規範與客訴處理規則，避免混用判斷依據。
協調型 AI Agent（orchestrator）負責辨認需求、選擇合適的專門 AI Agent，並保留分派結果。不過，如果團隊只在分類規則中寫「交給最適合者」，仍然無法驗收；實作時應列出可判斷的條件，例如文件類型、申請單位、資料敏感度與流程階段，遇到無法分類或同時符合多類條件時，直接轉人工確認。
EgentWrX 可讓一隻 AI Agent 配置多個子 AI Agent，經常協作的子 AI Agent 也能組成編隊，後台則可限制每隻 AI Agent 的子 AI Agent 數、每回合注入數與每個編隊的成員數。企業可以先用少量、分工清楚的子 AI Agent 驗證效果，再依實際需求調整委派規模，避免一開始就把所有流程拆得太細、太多。
拆分後要先管交棒、核可與權限
把任務拆分給多個 AI Agent 後，團隊要管理的就不只是提示詞與資料來源，還包括每一次分派、交棒與工具使用。團隊若只確認各 AI Agent 的輸出是否正確，卻沒有規定誰可以啟動下一步，系統可能在分類錯誤後仍繼續執行，也可能讓某個 AI Agent 讀到超出任務所需的資料。
第一步是畫出實際流程，標記每次 AI Agent 在什麼條件下交棒、交給誰，以及失敗時怎麼處理。依金額、資料敏感度及判斷模糊程度，團隊可要求流程先停下來，等待指定人員核可；退回時也要說明回到哪個步驟、需要補哪些資料，以及誰負責再次送審。EgentWrX 的任務可以接成工作流，並在交棒前設定人工核可，讓人員確認後才繼續執行下一段。
第二步是建立 AI Agent 權限矩陣，逐一列出任務擁有者、可使用者、可讀資料範圍與管理者。團隊應依每個 AI Agent 負責的工作分配權限，先開放完成工作所需的最小範圍，再根據實際缺口調整；同時，企業要依組織與角色限制誰能操作哪些功能，以及能看見哪些單位與子單位的資料。
設定流程時，團隊應先標記需要交棒的環節，再訂出正常接收、退回補件與人工核可的處理方式，接著完成權限矩陣，最後才在平台上設定流程。驗收也要涵蓋分類錯誤、資料不足、權限不足與核可退回等情境，因為多 AI Agent 治理的成敗，常在例外狀況出現時才看得出來。