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(按一下上方圖片觀看本課程視頻)
AI Agents 及代理應用介紹
歡迎來到 AI Agents for Beginners 課程！本課程為你提供基礎知識與實際運作的程式碼，讓你能從零開始打造 AI Agents。
快來 Azure AI Discord 社群 打個招呼 — 這裡聚集了許多學習者和 AI 開發者，樂於解答你的疑問。
開始建構之前，讓我們先確定真正理解 AI Agent 是什麼，以及何時適合使用它。
介紹
本課程涵蓋：
- 什麼是 AI Agents，以及存在的不同類型
- AI Agents 最適合處理的任務類型
- 設計代理解決方案時所使用的核心組件
學習目標
完成本課程後，你應該能：
- 解釋 AI Agent 是什麼，以及它與一般 AI 解決方案的不同之處
- 知道何時應使用 AI Agent（以及何時不該使用）
- 草擬針對實際問題的基本代理解決方案設計
定義 AI Agents 及其種類
什麼是 AI Agents？
以下是簡單的理解方式：
AI Agents 是系統，讓大型語言模型（LLMs）真正能「做事情」— 提供工具和知識，讓模型能作用於世界，而不只是簡單回答提示。
讓我們稍作拆解：
- 系統 — AI Agent 不僅是一個單一部分，而是多個組件協同作業。每個代理的核心包含三大部分：
- 環境 — 代理工作的空間。以旅遊訂票代理為例，工作環境就是訂票平台。
- 感測器 — 代理讀取環境當前狀態的方式。旅遊代理可能會查詢飯店空房或機票價格。
- 致動器 — 代理執行行動的方式。旅遊代理可能會預訂房間、寄送確認函或取消訂單。
-
大型語言模型（LLMs） — 代理早於 LLMs 就存在，但現代代理的威力來自 LLM。它們能理解自然語言、推理背景，將模糊的使用者需求轉換為具體行動方案。
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執行動作 — 沒有代理系統，LLM 只能產生文字。在代理系統內，LLM 可實際執行步驟—搜索資料庫、呼叫 API、傳送訊息。
-
使用工具 — 代理可使用什麼工具取決於（1）執行環境和（2）開發者賦予的功能。旅遊代理可能能查航班，但不能修改客戶資料 — 全看你如何設計。
-
記憶與知識 — 代理能擁有短期記憶（當前對話）和長期記憶（客戶資料庫、過去互動）。旅遊代理可能「記得」你喜歡靠窗座位。
AI Agents 的不同類型
代理不盡相同。以下以旅遊訂票代理作為範例，說明主要類型：
| 代理類型 | 功能 | 旅遊代理範例 |
|---|---|---|
| 簡單反射代理 | 遵循硬編碼規則 — 無記憶，無規劃。 | 收到投訴電郵 → 轉交客服。就這樣。 |
| 基於模型的反射代理 | 保持世界內部模型，並隨變化更新。 | 追蹤歷史機票價，標記突然變貴的路線。 |
| 目標導向代理 | 有明確目標，逐步規劃達成路徑。 | 預訂完整行程（機票、租車、飯店），從現地出發到目的地。 |
| 效用導向代理 | 不只找 一種 解決方案，而是權衡利弊找到 最佳 方案。 | 平衡成本與便利，找出符合偏好的最高評分行程。 |
| 學習代理 | 持續從回饋學習，逐漸優化。 | 根據旅後調查調整未來預訂建議。 |
| 階層式代理 | 高階代理拆分任務，委派子代理執行。 | 「取消行程」請求拆成取消機票、取消飯店、取消租車 — 各由子代理負責。 |
| 多代理系統 (MAS) | 多個獨立代理協同（或競爭）運作。 | 合作：分別負責飯店、航班、娛樂。競爭：多個代理競爭以最佳價格搶訂房。 |
何時使用 AI Agents
能用 AI Agent 不代表隨時適用。以下情境特別適合代理：
- 開放式問題 — 解決步驟無法預先編程，需要 LLM 動態找路徑。
- 多步驟流程 — 需跨多回合使用多種工具，非單次查詢或生成。
- 持續改進 — 想要系統依用戶回饋或環境訊號變聰明。
本課後段的 建立值得信賴的 AI Agents 課程將更深入探討何時該用與不該用 AI Agents。
代理解決方案基礎
代理開發
建構代理第一步是定義它能做什麼— 包含工具、操作和行為。
本課程以 Azure AI Agent Service 為主平台，支持：
- OpenAI、Mistral、Meta（Llama）等供應商的模型
- Tripadvisor 等資料供應商的授權資料
- 標準化的 OpenAPI 3.0 工具定義
代理模式
與 LLM 通訊靠提示 (prompt)。代理常涉及多步驟執行，無法手動逐條撰寫提示。這時候就用到 Agentic Patterns：一種可重用的策略，方便更大規模、可靠地提示與編排 LLM。
本課程架構圍繞最常見和實用的代理模式。
代理框架
代理框架為開發者提供現成範本、工具和基礎建設，幫助：
- 連接工具和能力
- 觀察代理狀態（出錯時調試）
- 多代理協作
本課程重點教材為生產級的 Microsoft Agent Framework (MAF)。
程式碼範例
準備好實際操作了？本課程的程式碼範例如下：
- 🐍 Python: Agent Framework
- 🔷 .NET: Agent Framework
有問題嗎？
加入 Microsoft Foundry Discord 與其他學習者互動、參加開放答疑時段，由社群解答你的 AI Agent 問題。
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