人工智慧代理（AI Agents）已經從科幻小說中的想像成為現實世界中的實用工具。作為一個在 AI 領域深耕多年的技術工作者，我觀察到 AI 代理系統正在快速改變我們與技術互動的方式。在這篇技術文章中，我將帶領各位深入瞭解 AI 代理系統的核心架構、實作方法以及未來發展趨勢。
什麼是 AI 代理？
AI 代理是能夠感知環境、做出決策並執行動的人工智慧系統。根據其自主程度和能力，AI 代理可以分為幾種不同型別的互動模式，從使用者直接與 LLM 互動的直接連線型，到能夠獨立規劃並執行任務的自主代理。
提示工程：引導 LLM 的藝術
要構建高效的代理系統，首先需要掌握提示工程（Prompt Engineering）的核心技巧。一個精心設計的提示可以顯著提升模型回應的品質。
結構化提示流程圖
此圖展示瞭如何將多種提示工程技巧（角色扮演、分步指令、分隔符等）組合成一個結構化的提示流程，以引導 LLM 完成複雜任務。
@startuml
!theme _none_
skinparam dpi auto
skinparam defaultFontName "Microsoft JhengHei UI"
skinparam minClassWidth 100
skinparam defaultFontSize 16
title 結構化提示流程
start
:設定 **角色**\n(例如：你是一位資深氣候科學家);
:定義 **任務**\n(例如：解釋極地冰層融化的影響);
:提供 **分步指令**\n1. 解釋原因\n2. 分析影響\n3. 提出解決方案;
:使用 **分隔符** 區分\n參考資料與問題;
:提供 **範例**\n(例如：一個理想的段落風格);
:指定 **輸出格式**\n(例如：三段式報告，包含圖表);
:LLM 執行任務;
stop
@enduml核心技巧包括：
- 詳細查詢：提供具體、詳細的上下文。
- 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。
- 提供範例：透過少量範例指導模型的輸出風格和格式。
多代理系統：協作的力量
隨著任務複雜度的增加，單一代理的侷限性變得明顯。多代理系統透過專業化分工和協作，能夠處理更複雜的問題。AutoGen 和 CrewAI 是目前兩個主流的多代理框架。
AutoGen 多代理協作架構圖
此圖展示了 AutoGen 中群組聊天模式的協作架構，其中多個專業代理在一個共享的對話空間中協作，由一個管理者進行協調。
@startuml
!theme _none_
skinparam dpi auto
skinparam defaultFontName "Microsoft JhengHei UI"
skinparam minClassWidth 100
skinparam defaultFontSize 16
title AutoGen 多代理協作架構 (群組聊天)
package "AutoGen 系統" {
[群組聊天管理員] as Manager
package "群組聊天" {
[使用者代理] as UserProxy
[程式設計助手] as Coder
[程式碼審查員] as Reviewer
}
}
UserProxy -up-> Manager : 啟動任務
Manager -> Coder : 分配開發任務
Coder --> Manager : 提交程式碼
Manager -> Reviewer : 分配審查任務
Reviewer --> Manager : 提供反饋
Manager -> Coder : 轉發反饋
note right of Manager
所有代理共享對話歷史，
實現透明、高效的協作。
end note
@enduml在這種架構中，每個代理專注於其特定領域（如編碼、測試），並透過協調者（Manager）進行溝通，模擬真實團隊的工作流程，從而產生更高品質的結果。
結論
AI 代理系統代表了 AI 發展的重要方向，從單一的對話模型演進為能夠自主規劃、協作並解決複雜問題的智慧實體。掌握提示工程的核心技巧是有效利用 LLM 的基礎，而多代理系統則為處理高度複雜的任務提供了強大的框架。隨著技術的不斷成熟，我們將看到更多創新且實用的 AI 代理應用，深刻地改變各行各業。
