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title: "AI 代理人（AI Agent）是什麼？"
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date_modified: 2026-09-26
retrieved: 2026-09-28
language: zh-Hant-TW
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sources:
  - https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents
  - https://arxiv.org/abs/2210.03629
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# AI 代理人（AI Agent）是什麼？

AI 代理人是由大型語言模型自行決定流程與使用哪些工具、一步步完成任務的 AI 系統。Anthropic 在 2024 年 12 月的文章中把它與「照預先寫好的程式路徑執行」的工作流程區分開來。它通常結合搜尋、工具呼叫與記憶等能力。

分類：基礎概念｜別名：AI Agent、智慧代理、代理式 AI、Agentic AI、AI 智能體、智能代理

## 一句話說明

能自己規劃步驟、呼叫工具並根據結果調整做法，替人完成多步驟任務的 AI 系統。

## 怎麼運作？

1. 使用者給出目標，例如「整理這週的會議紀錄並寄給主管」。
2. 模型拆解任務，決定下一步要做什麼、要用哪個工具。
3. 系統實際執行工具（搜尋、讀檔、呼叫 API），把結果回傳給模型。
4. 模型根據結果判斷是否完成，不夠就修正計畫、繼續下一輪。
5. 完成後回報成果，重要動作前可設定讓人確認。

## 實際例子

- 程式開發代理：讀程式碼、改檔案、跑測試，直到測試通過。
- 研究代理：自動搜尋多個網頁、比對資料後寫成摘要報告。
- 客服代理：查訂單系統、判斷狀況後回覆顧客或轉給真人。

## 常見誤解

- 誤解：AI 代理人就是比較聰明的聊天機器人。
  事實：聊天機器人主要是一問一答；代理人會自己規劃多個步驟並實際呼叫工具去做事。
- 誤解：有了代理人就完全不需要人監督。
  事實：代理人仍可能判斷錯誤，重要或不可逆的動作通常要設定人工確認與權限限制。

## 常見問題

### AI 代理人和一般自動化流程有什麼不同？

一般自動化流程是工程師事先寫死每一步；AI 代理人則由模型根據當下狀況決定下一步和要用的工具。Anthropic 建議：流程固定、可預測的任務用工作流程就好，需要彈性判斷時才用代理人。

### AI 代理人是怎麼使用外部工具的？

開發者先把工具的名稱、用途與參數格式告訴模型，模型判斷需要時會輸出「要呼叫哪個工具、帶什麼參數」，由程式實際執行後再把結果交回模型。這就是函式呼叫；MCP 則讓工具接法標準化。

### 使用 AI 代理人有哪些風險要注意？

常見風險包括誤判後執行錯誤動作、被網頁或文件中的惡意指令誤導、存取超出需要的資料。實務上會限制權限、記錄每一步操作，並讓付款、刪除等重要動作先經過人確認。

## 相關名詞

[大型語言模型](https://glossary.penguindriver.com/t/llm.md)、[函式呼叫／工具使用](https://glossary.penguindriver.com/t/function-calling.md)、[模型上下文協議](https://glossary.penguindriver.com/t/mcp.md)、[A2A 代理間協定](https://glossary.penguindriver.com/t/a2a.md)、[推理模型](https://glossary.penguindriver.com/t/reasoning-model.md)

## 參考來源

- [Anthropic Engineering：Building Effective AI Agents（2024）](https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents)
- [Yao et al., ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models（arXiv 2210.03629）](https://arxiv.org/abs/2210.03629)

查核日期：2026-09-26

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整理於 2026-09-26。網頁版：https://glossary.penguindriver.com/t/ai-agent

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