什麼是 AI Agents？它們如何運作，以及為什麼是人工智慧的未來

從火的發現到飛行的實現，人類歷程一直是為了發明工具來擴展自身能力。在人工智慧的時代，我們正打造比過去任何工具更強大的東西：能夠行動、推理、適應與學習的智慧代理。歡迎來到 AI Agents 的時代。

人類演化出了能夠推理、感知環境、規劃行動並從經驗中學習的大腦。與此同時，人工智慧也從早期著重於模式識別的傳統機器學習，演進到能理解並生成自然語言的大型語言模型（LLMs）。接著，我們發展出能處理多項任務的通用型模型，如今更進一步邁向能夠規劃與解決複雜問題的推理引擎。然而，即使是最先進的模型也仍有所限制，它們缺乏與真實世界互動的能力、記憶以及自主性。而這正是 AI Agents 出現的契機。

AI Agent 是一種系統，結合了大型語言模型強大的推理能力，以及感知、規劃、行動與學習的能力，形成一個不斷循環的運作流程。它被設計來在動態環境中達成特定目標，並能在沒有持續人為干預的情況下自主運作。簡而言之，如果 LLM 是大腦，那麼 Agent 就是擁有大腦、身體、感官與四肢的完整智慧實體。

為了了解 Agent 如何運作，我們可以將它分為三個部分。第一是模型，扮演大腦的角色，負責處理輸入、推理與規劃。例如 Google 的 Gemini 或 Meta 的 Gemma。第二是工具，扮演感官與四肢，使 Agent 能與外部世界互動，例如搜尋引擎、API 或資料庫。第三是協調層，就像神經系統一樣，負責協調 Agent 如何觀察世界、思考、做決策並持續採取行動，直到達成目標。像 ADK、CrewAI 和 LangGraph 等框架支援這個運作循環。

既然已有強大的模型，為何還需要 Agent？因為模型受到訓練資料的限制，只能進行單次推理，缺乏記憶、工具存取權與決策的連貫性。Agent 則克服了這些限制。它們能透過工具擴充知識、保留上下文記憶、整合真實世界的功能，並執行複雜的多步驟計劃。也就是說，它們將認知與行動整合在一起。

我們可以用廚房作為比喻來幫助理解。想像一位廚師接到顧客點單，查看食材，規劃菜餚，然後依序進行料理並根據情況作出調整。AI Agent 的運作方式就是如此：收集資訊、進行內部規劃、運用工具採取行動，並根據回饋進行調整，最終達成設定的目標。

在任何需要複雜、多步驟問題解決、真實世界互動與動態適應的領域中，Agent 都能發揮作用。這包括科學研究、市場分析、客服服務、個人化學習、健康建議、資料輸入與報告自動化等。相對地，在某些高風險或需確保可預測結果的任務中，Agent 可能不適用；這類任務可能更適合使用簡單的規則或傳統機器學習模型。

當然，部署 Agent 也面臨一些挑戰，例如成本與 token 使用優化、設計並維護合適工具、建立安全的 Agent 互動機制、Agent 效能評估、觀察與追蹤、部署擴展性與安全性等問題。此外，Agent 的自主程度有光譜之分，從完全自主到人類在迴圈中參與（Human-in-the-loop），應視任務需求而定。

那麼，我們是否該使用 Agent？如果你的工作流程包含不可預測的輸入、複雜的決策，或是需要邏輯推理與彈性適應的步驟，那麼 Agent 並不只是未來，它們已是現在。我們不再只是建立更聰明的模型，而是在打造能思考、行動並持續進化的智慧系統。