人工智慧代理（AI Agent）技術已經從科幻小說的想像成為現實世界中的強大工具。隨著大型語言模型（LLM）的快速發展，AI 代理的應用場景和能力也在不斷擴充。本文將帶領各位深入探索 AI 代理的核心概念、架構設計和實作方法，從基礎定義到複雜的自主系統建構。
AI 代理的定義與基礎架構
AI 代理本質上是能夠感知環境、做出決策並採取行動的自主系統。與傳統的被動式 AI 系統不同，代理能夠主動與環境互動，並根據目標調整行為。其核心架構通常包含：感知理解、決策推理、行動執行和記憶知識四個部分。
AI 代理與 LLM 的四種互動模式
大型語言模型（如 GPT 系列）為 AI 代理提供了強大的基礎。從技術角度看，LLM 與代理的關係可分為四種主要模式：
AI 代理互動模式圖
此圖展示了 LLM 與代理之間從簡單到複雜的四種互動模式。
- 直接互動模式：使用者直接與 LLM 互動，無代理參與。
- 代理中介模式：代理作為使用者與其他 AI 系統之間的中介。
- 代理輔助模式：代理代表使用者執行特定任務，如查詢天氣。
- 自主代理模式：代理能夠獨立規劃並執行複雜任務，是最高階的形式。
掌握大型語言模型的力量
要構建高效的代理系統，首先需要深入理解如何有效利用 LLM。
提示工程的核心技巧
提示工程（Prompt Engineering）是發揮模型潛力的關鍵。核心技巧包括：
- 詳細查詢設計：提供具體、詳細的查詢。
- 採用角色設定：為 LLM 設定特定角色或專業背景。
- 使用分隔符：使用明確的分隔符（如 ```）來區分指令和內容。
- 指定步驟：引導模型按照特定步驟思考，處理複雜任務。
多代理系統：協作的力量
當單一代理無法有效處理複雜任務時，多代理系統透過讓多個專業化代理協作，能夠解決更複雜的問題。
多代理系統的架構
一個典型的多代理系統包含以下角色：
- 協調者 (Coordinator)：負責任務分配和代理間的溝通。
- 工作者代理 (Expert Agents)：專注於特定領域或任務的代理。
- 評估者 (Evaluator)：評估結果品質的代理。
多代理協作流程圖
此圖展示了一個包含協調者、工作者和評估者的多代理系統如何協同完成一個任務。
這種架構允許系統處理更複雜的任務，同時保持每個代理的專注性和效率。例如，一個產品開發流程可能需要市場分析、技術評估和內容創作等不同專業的代理協同工作。
結論
AI 代理技術正從理論走向實戰，其核心在於結合 LLM 的強大語言能力與結構化的決策框架。從單一代理的提示工程，到多代理系統的複雜協作，我們正在構建能夠更自主、更高效解決現實世界問題的 AI 系統。掌握這些從概念到實戰的關鍵技術，將是駕馭這波 AI 浪潮的基礎。
