業務報價若交給多個 AI Agent 分工，可能由不同的 AI Agent 查詢歷史訂單、比對成本、檢查條款，再彙整成報價建議。主管最後看到一份結果，卻未必知道中間如何分工、哪個環節曾有疑義，也不知道何時應該介入。企業需要處理的問題，已經從「AI Agent 會不會合作」轉為「人要在哪些地方掌握決定權」。
多 AI Agent 協作（multi-agent collaboration）可以讓系統自行安排部分工作，但企業不能只交代目標，就讓流程一路執行到底。人仍要設定目標、核准高風險決定，並且能回查每次交棒與操作；至於 AI Agent 之間怎麼交換資料、誰先處理哪一段，則不必全部由主管逐步指揮。
先管目標與停止條件，不必逐步指揮分工
Ethan Mollick 在〈The Dot and the Swarm〉中修正了自己先前的看法。他觀察到，能力較強的模型不一定需要人類事先設計細密的組織架構，AI Agent 已能從訊息取得脈絡、自行擬定計畫，並在較少的人類協調下交換想法與分配工作。換句話說，AI 也可能學會如何組織工作。
企業可以把這項觀察當成試驗多 AI Agent 協作的理由，卻不能直接把它當成普遍結論。原文也承認，AI 目前仍不足以取代大量人力，而且自組協作能否長期處理例行、繁瑣的工作，仍未確定。企業若預先畫出複雜的 AI Agent 組織圖，容易花很多時間設計理想分工；若完全放手，又可能等到結果出錯才發現方向早已偏離。
主管應先寫清楚任務目標、可使用的資料、合格輸出與停止條件。例如採購比價的目標不能只寫「找出最佳供應商」，而要說明必須比較哪些條件、資料不足時不得下結論，以及出現哪些情況就要停止並請採購人員判斷。專案團隊第一步是選定單一工作流，逐段列出輸入、輸出、負責人與不得自行決定的事項，再讓 AI Agent 在這個範圍內安排細部分工。
人工核可要放在會影響下一階段的節點
監督多 AI Agent 協作，不代表每個步驟都要等待人員簽核。核可點太多，流程只會把原本的等待搬到新系統；核可點太少，前段的小錯可能一路傳到報價、採購或對外回覆。企業判斷是否設置核可點時，應考量該決定是否難以撤回、是否會影響下一階段，以及公司是否願意承擔結果。
企業可以先從幾類情況設置人工核可：金額超過部門上限、條件或資料來源不明、AI Agent 之間出現互相矛盾的結果、內容即將交給客戶或供應商，以及某項判斷會改變後續工作。例如客服 AI Agent 可以整理問題與擬定回覆，但涉及退款、合約解釋或例外承諾時，流程應停下來，等待負責人確認後才送出。
EgentWrX 可將數個任務接成工作流，並在交棒前設定人工核可；AI Agent 完成前一段後，流程會停下來等人放行。導入團隊不應先追求整條流程自動執行，而應和業務負責人逐一確認：誰有權核可、核可時要看到哪些依據、多久未處理需要通知，以及退回後由哪個環節修正。先把會影響金額、權利義務與對外內容的節點列為必要核可，再視試行結果調整。
稽核紀錄與委派上限要一起設計
企業如果只檢查最後答案，就無法監督多 AI Agent 協作。最後的採購建議可能看來合理，但其中一個 AI Agent 可能引用過期資料，另一個 AI Agent 又把這項結果當成已確認事實；若系統沒有留下任務軌跡，負責人很難判斷錯誤從哪一段開始，也無法確認修正範圍。
專案團隊在試行前應先訂稽核清單，至少檢查 AI Agent 使用了哪些輸入、做過哪些操作、把什麼結果交給下一段，以及誰核准了高風險決定。專案團隊初期可提高抽查頻率，等流程穩定後再依風險調整；遇到異常時，則沿著紀錄回查相關操作與交棒節點，不要只要求最後一個 AI Agent 重新產生答案。
另一方面，AI Agent 能自行分工，不代表企業可以無限制地增加 AI Agent。分工越多，交棒關係與例外情況也會增加，因此每個 AI Agent 都要有明確的負責範圍、輸入輸出及交棒條件。EgentWrX 讓企業設定每個 AI Agent 的子 AI Agent 數、每回合委派量與編隊成員上限，並提供可驗證完整性的稽核日誌，讓管理者回查操作軌跡。企業應從單一流程、有限分工開始，先確認核可與回溯機制確實可用，再考慮擴大協作範圍。