ai-agents-for-beginners
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AI代理與代理使用案例介紹
歡迎來到 AI代理初學者課程！本課程為您提供基礎知識和實際可運行的代碼，讓您從零開始構建AI代理。
歡迎來 Azure AI Discord社區 打個招呼——這裡匯集了許多學習者和AI開發者，樂意回答您的問題。
在我們正式開始構建之前，先確保您了解什麼是AI代理，以及什麼情況下使用AI代理才合適。
介紹
本課程涵蓋：
- 什麼是AI代理，以及存在的各種不同類型
- 哪些任務最適合由AI代理完成
- 設計代理解決方案時使用的核心組件
學習目標
本課結束後，您應該能夠：
- 解釋什麼是AI代理，以及它與普通AI解決方案的不同之處
- 知道何時該使用AI代理（何時不該）
- 為現實問題草擬一個基本的代理解決方案設計
定義AI代理及AI代理的類型
什麼是AI代理？
這裡有一個簡單的理解方式：
AI代理是一套系統，使大型語言模型（LLM）不只是在回應提示，而是能真正“做事”——通過工具和知識來影響世界。
我們來詳細解釋一下：
- 系統 — AI代理不是單一事物，而是多個部件協同工作組成的系統。每個代理核心都有三個部分：
- 環境 — 代理運作的空間。如旅遊訂票代理的環境就是訂票平台本身。
- 感應器 — 代理讀取環境當前狀態的方式。我們的旅遊代理可能會檢查酒店是否有空房或航班價格。
- 執行器 — 代理行動的方法。旅遊代理可能會訂房、發送確認或取消預訂。
-
大型語言模型 — 代理在LLM出現之前就有，但LLM讓現代代理更強大。它們能理解自然語言、分析上下文，並將模糊的使用者需求轉換成具體行動計劃。
-
執行操作 — 沒有代理系統，LLM只是生成文字。在代理系統中，LLM能實際執行步驟——比如搜尋資料庫、調用API、發送訊息。
-
使用工具 — 代理能使用哪些工具取決於（1）運作的環境和（2）開發者賦予的權限。旅遊代理或許能查航班，但不能修改客戶資料——這取決於您如何配置。
-
記憶與知識 — 代理可以有短期記憶（當前對話）和長期記憶（客戶資料庫、過往互動）。旅遊代理可能“記得”您偏好靠窗座位。
AI代理的不同類型
不是所有代理的構造都相同。這裡以旅遊訂票代理為例說明主要類型：
| 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。 | 收到投訴郵件 → 轉給客服。就是這麼簡單。 |
| 基於模型的反射代理 | 持有世界的內部模型，並隨變化更新。 | 跟蹤歷史航班價格，標記價格突然上漲的路線。 |
| 目標導向代理 | 有明確目標，逐步規劃達成方法。 | 從當前地點訂票，安排完整行程（航班、車輛、酒店）到達目的地。 |
| 效用導向代理 | 不只找到一個解決方案，而是權衡取捨找到最佳方案。 | 平衡費用與便利性，找出最高評價且符合您偏好的行程。 |
| 學習型代理 | 通過反饋逐漸優化。 | 根據旅遊後調查結果調整未來的訂票推薦。 |
| 階層式代理 | 高階代理將工作拆分成子任務，交給低階代理處理。 | 「取消行程」指令會拆分為取消航班、取消酒店、取消租車——由子代理分別處理。 |
| 多代理系統（MAS） | 多個獨立代理協同工作（或競爭）。 | 協作型：獨立代理分別處理酒店、航班和娛樂。競爭型：多代理競爭以最優價格訂滿酒店客房。 |
何時使用AI代理
能用AI代理不代表總該用。以下是代理真正發揮優勢的場景：
- 開放式問題 — 解決步驟無法預先程式化。需要LLM動態找出解決路徑。
- 多步驟程序 — 任務需跨多輪使用多種工具，不是單一查詢或生成。
- 持續優化 — 想讓系統根據用戶反饋或環境訊號變得更聰明。
稍後課程中《打造可信賴AI代理》一課，會更深入探討何時該用（和不該用）AI代理。
代理解決方案基礎
代理開發
構建代理的第一步是定義它能做什麼——它的工具、動作和行為。
本課程使用 Microsoft Foundry Agent Service 作為主要平台。它支持：
- OpenAI、Mistral和Meta（Llama）等廠商的模型
- Tripadvisor等廠商授權的數據
- 標準化的OpenAPI 3.0工具定義
代理模式
您是透過提示與LLM溝通。對於代理，不能每條提示都手工製作——代理需要跨多步驟執行操作。這時候就用到代理模式。它們是可重用的提示和指揮LLM的策略，讓整體流程更具擴展性和可靠性。
本課程的結構圍繞最常用且實用的代理模式設計。
代理框架
代理框架為開發者提供現成範本、工具及基礎架構，讓建造代理更簡單。它們能幫助您：
- 連結工具和功能
- 觀察代理的行為（並排除錯誤）
- 促進多代理間的協作
本課程聚焦於用於生產環境的 Microsoft Agent Framework (MAF)。
範例代碼
準備好實戰演示了嗎？以下是本課的代碼範例：
- 🐍 Python: Agent Framework
- 🔷 .NET: Agent Framework
有問題？
加入 Microsoft Foundry Discord，與其他學習者交流，參加辦公時間，並由社區回答您的AI代理問題。
對本代理做煙霧測試（可選）
當您學會在 Lesson 16 部署代理後，可使用現成的目錄 tests/lesson-01-smoke-tests.json 快速為本課「TravelAgent」做部署後健康檢查。詳見 tests/README.md 的執行說明。
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