AI 代理的實戰：構建完整的互動系統

– 6 分鐘閱讀

在現代 AI 應用開發領域中，將大型語言模型（LLM）與外部服務和複雜的決策邏輯相結合，已成為構建真正實用系統的核心技術。本文將深入探討如何運用 Microsoft 的 Semantic Kernel (SK) 框架，將任何 API 轉換為 AI 可互動的 GPT 介面，並進一步整合**行為樹（Behavior Trees）**來構建具備自主決策能力的 AI 助理系統。

Semantic Kernel GPT 介面架構設計

將外部服務（如 TMDB 電影資料庫）與 AI 整合的關鍵步驟，是建立一個有效的 GPT 介面。這個介面作為語義抽象層，讓 AI 能夠以自然語言的方式理解和呼叫傳統的 RESTful API。

多層式架構設計

基於 Semantic Kernel 的 GPT 介面採用分層架構設計，包含以下核心層次：

互動層提供多元化的使用者介面，包括網頁應用程式、聊天機器人介面以及 API 代理服務，確保系統能夠適應不同的使用場景和使用者偏好。

協調層是整個系統的核心控制中心，由 Semantic Kernel 負責管理外掛（Plugins）生態系統，負責將使用者的自然語言意圖轉化為具體的函式呼叫序列。

語義服務層擔任 GPT 介面的角色，將底層的傳統 API 封裝成 AI 可理解的語義函式，提供標準化的介面抽象。

API 層包含實際的外部服務端點，如資料庫查詢、第三方服務 API 以及內部業務邏輯服務。

PlantUML 圖表

這種分層架構設計確保了系統的高度模組化和可擴展性，讓任何傳統 API 服務都能轉換為 AI 代理可以無縫整合和使用的智慧工具。

Semantic Kernel 核心元件實作

讓我們深入了解 Semantic Kernel 的核心元件如何協同工作：

// Kernel 初始化和設定
public class AIAgentKernel
{
    private readonly Kernel _kernel;
    
    public AIAgentKernel()
    {
        var builder = Kernel.CreateBuilder();
        builder.AddOpenAIChatCompletion(
            modelId: "gpt-4",
            apiKey: Environment.GetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY")
        );
        
        _kernel = builder.Build();
        RegisterPlugins();
    }
    
    private void RegisterPlugins()
    {
        // 註冊電影搜尋外掛
        _kernel.ImportPluginFromType<MovieSearchPlugin>("MovieSearch");
        
        // 註冊使用者偏好外掛
        _kernel.ImportPluginFromType<UserPreferencePlugin>("UserPreference");
        
        // 註冊推薦引擎外掛
        _kernel.ImportPluginFromType<RecommendationPlugin>("Recommendation");
    }
}

// 電影搜尋外掛實作
public class MovieSearchPlugin
{
    [KernelFunction, Description("搜尋電影資訊")]
    public async Task<string> SearchMoviesAsync(
        [Description("電影名稱或關鍵字")] string query,
        [Description("搜尋結果數量限制")] int limit = 10
    )
    {
        // 呼叫 TMDB API 進行電影搜尋
        var tmdbClient = new TMDbClient(Environment.GetEnvironmentVariable("TMDB_API_KEY"));
        var searchResults = await tmdbClient.SearchMovieAsync(query);
        
        // 轉換為 AI 友善的格式
        return JsonSerializer.Serialize(searchResults.Results.Take(limit));
    }
    
    [KernelFunction, Description("取得電影詳細資訊")]
    public async Task<string> GetMovieDetailsAsync(
        [Description("電影 ID")] int movieId
    )
    {
        var tmdbClient = new TMDbClient(Environment.GetEnvironmentVariable("TMDB_API_KEY"));
        var movieDetails = await tmdbClient.GetMovieAsync(movieId);
        
        return JsonSerializer.Serialize(new
        {
            Title = movieDetails.Title,
            Overview = movieDetails.Overview,
            ReleaseDate = movieDetails.ReleaseDate,
            Rating = movieDetails.VoteAverage,
            Genres = movieDetails.Genres.Select(g => g.Name)
        });
    }
}
PlantUML 圖表

行為樹驅動的自主決策系統

雖然 GPT 介面讓 AI 能夠執行各種動作，但要實現真正的自主性和智慧決策，我們需要一個更加強大和靈活的控制機制。**行為樹（Behavior Trees）**正是解決這個問題的理想方案。

行為樹在 AI 代理中的核心價值

行為樹最初源於遊戲 AI 開發領域，它提供了一種高度模組化、可重複使用且易於擴展的方式來組織複雜的決策邏輯。在 AI 代理系統中，行為樹的每個節點都可以由 LLM 驅動，使其能夠處理基於自然語言的複雜條件判斷，並執行具有創造性的智慧行動。

智慧客服系統行為樹實作

讓我們以一個完整的 AI 客服系統為實例，詳細展示如何設計和實作其行為樹架構。

系統目標：建立能夠自主處理客戶查詢，並在適當時機將複雜問題升級給人類客服的智慧系統。

行為樹核心設計理念：

系統採用選擇器 (Selector) 作為根節點，它會依序嘗試執行其子節點，直到找到一個能夠成功執行的分支。這種設計確保了系統能夠按照優先級處理不同類型的客戶查詢。

第一個主要分支是簡單查詢處理序列，包含問題分類判斷、知識庫查詢以及標準回答生成等步驟。

第二個主要分支是複雜問題處理序列，包含問題複雜度評估、多輪對話處理、解決方案嘗試以及必要時的人工升級等完整流程。

PlantUML 圖表

行為樹節點實作範例

以下是行為樹各類型節點的具體實作：

// 行為樹基礎節點抽象類別
public abstract class BehaviorTreeNode
{
    public abstract Task<NodeResult> ExecuteAsync(AIContext context);
}

public enum NodeResult
{
    Success,
    Failure,
    Running
}

// 選擇器節點實作
public class SelectorNode : BehaviorTreeNode
{
    private readonly List<BehaviorTreeNode> _children;
    
    public SelectorNode(params BehaviorTreeNode[] children)
    {
        _children = children.ToList();
    }
    
    public override async Task<NodeResult> ExecuteAsync(AIContext context)
    {
        foreach (var child in _children)
        {
            var result = await child.ExecuteAsync(context);
            if (result == NodeResult.Success || result == NodeResult.Running)
            {
                return result;
            }
        }
        return NodeResult.Failure;
    }
}

// 序列節點實作
public class SequenceNode : BehaviorTreeNode
{
    private readonly List<BehaviorTreeNode> _children;
    
    public SequenceNode(params BehaviorTreeNode[] children)
    {
        _children = children.ToList();
    }
    
    public override async Task<NodeResult> ExecuteAsync(AIContext context)
    {
        foreach (var child in _children)
        {
            var result = await child.ExecuteAsync(context);
            if (result == NodeResult.Failure || result == NodeResult.Running)
            {
                return result;
            }
        }
        return NodeResult.Success;
    }
}

// 條件節點實作 - 問題複雜度判斷
public class ComplexityEvaluationNode : BehaviorTreeNode
{
    private readonly Kernel _kernel;
    
    public ComplexityEvaluationNode(Kernel kernel)
    {
        _kernel = kernel;
    }
    
    public override async Task<NodeResult> ExecuteAsync(AIContext context)
    {
        var prompt = $@"
        評估以下客戶問題的複雜度（簡單/複雜）：
        問題：{context.CustomerQuery}
        
        簡單問題特徵：
        - 常見FAQ
        - 單一資訊查詢
        - 標準操作指導
        
        複雜問題特徵：
        - 需要多步驟解決
        - 涉及個人化處理
        - 技術故障排除
        
        請回答：簡單 或 複雜";
        
        var result = await _kernel.InvokePromptAsync(prompt);
        var complexity = result.GetValue<string>().Trim().ToLower();
        
        context.ProblemComplexity = complexity;
        return complexity.Contains("簡單") ? NodeResult.Success : NodeResult.Failure;
    }
}

// 動作節點實作 - 知識庫查詢
public class KnowledgeBaseSearchNode : BehaviorTreeNode
{
    private readonly IKnowledgeBaseService _kbService;
    
    public KnowledgeBaseSearchNode(IKnowledgeBaseService kbService)
    {
        _kbService = kbService;
    }
    
    public override async Task<NodeResult> ExecuteAsync(AIContext context)
    {
        try
        {
            var searchResults = await _kbService.SearchAsync(context.CustomerQuery);
            
            if (searchResults.Any())
            {
                context.KnowledgeBaseResults = searchResults;
                return NodeResult.Success;
            }
            
            return NodeResult.Failure;
        }
        catch (Exception ex)
        {
            context.Errors.Add($"知識庫查詢錯誤：{ex.Message}");
            return NodeResult.Failure;
        }
    }
}
PlantUML 圖表

完整系統整合架構

結合 Semantic Kernel 和行為樹的完整 AI 代理系統架構，展現了現代 AI 應用的最佳實踐模式：

PlantUML 圖表

這種整合架構的主要優勢包括：

模組化設計：每個元件都有明確的職責劃分，便於維護和擴展。Semantic Kernel 負責 API 整合和語義理解，行為樹負責決策邏輯控制。

智慧決策：行為樹提供了結構化的決策框架，而 LLM 則提供了靈活的自然語言理解和生成能力，兩者結合實現了真正的智慧決策。

可擴展性：新的 API 服務可以輕鬆整合到 Semantic Kernel 中，新的決策邏輯可以透過擴展行為樹來實現。

容錯處理：系統具備完善的錯誤處理機制，能夠在某個環節失敗時自動嘗試其他解決方案或升級給人工處理。

效能優化與最佳實踐

在實際部署 AI 代理系統時，有幾個關鍵的效能優化策略：

快取機制實作多層次快取，包括 API 回應快取、LLM 推理結果快取以及行為樹執行路徑快取，大幅降低系統回應時間。

並行處理在行為樹執行過程中，對於獨立的 API 呼叫和推理任務，採用並行處理策略，提升整體系統吞吐量。

智慧路由根據查詢類型和歷史效能資料，動態選擇最適合的處理路徑，避免不必要的複雜處理流程。

監控與調優建立完整的系統監控機制，包括 API 回應時間、LLM 推理延遲、行為樹執行效率等關鍵指標的即時監控。

結論與未來展望

透過將 Semantic Kernel 的強大 GPT 介面能力與行為樹的結構化決策控制相結合，我們成功構建了一個功能強大且行為可控的 AI 代理系統。Semantic Kernel 負責將外部世界的各種能力「翻譯」成 AI 可理解和使用的標準化工具，而行為樹則負責智慧地「編排」這些工具的使用時機、順序和組合策略。

這種創新的組合架構不僅大幅擴展了大型語言模型的實際應用邊界，也為開發真正實用、可靠且具備自主決策能力的 AI 系統提供了一條清晰且可行的技術路徑。從智慧客服系統到複雜的企業業務流程自動化，從個人助理到專業領域的專家系統，這種架構都將在未來的 AI 應用生態中扮演越來越重要的核心角色。

隨著 AI 技術的持續演進，我們可以預期這種整合架構將會發展出更多創新的應用模式，為人工智慧在各個產業領域的深度應用奠定堅實的技術基礎。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。