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AI 代理人及代理人使用案例介紹
歡迎來到 初學者 AI 代理人 課程！本課程將提供你建立 AI 代理人的基礎知識 — 以及實際的可運作程式碼，讓你從零開始打造。
歡迎來 Azure AI Discord 社群 打個招呼 — 裡面有許多學習者和 AI 建構者，樂意回答你的問題。
在開始動手做之前，先確認我們真正了解什麼是 AI 代理人，以及什麼時候適合使用它。
介紹
本課涵蓋：
- 什麼是 AI 代理人，以及存在的不同類型
- AI 代理人最適合處理的任務類型
- 你在設計代理解決方案時會使用的核心構建模組
學習目標
完成本課後，你應該能夠：
- 解釋什麼是 AI 代理人，以及它與一般 AI 解決方案的不同之處
- 知道什麼時候應該使用 AI 代理人（以及什麼時候不該）
- 為真實世界問題草擬基本的代理解決方案設計
定義 AI 代理人及代理人類型
什麼是 AI 代理人？
這是一個簡單的思考方式：
AI 代理人是讓大型語言模型 (LLM) 實際執行行動 的系統 — 給予它們工具與知識，讓它們能夠對世界進行操作，而不是僅僅回應提示。
讓我們稍微展開說明：
- 系統 — AI 代理人不是單一東西，而是多個部分共同運作的集合。每個代理人核心都有三個部分：
- 環境 — 代理人工作的空間。以旅遊預訂代理人為例，就是預訂平台本身。
- 感測器 — 代理人如何讀取其環境的當前狀態。我們的旅遊代理人可能會查看飯店是否有房或航班價格。
- 執行器 — 代理人如何採取行動。旅遊代理人可能會訂房、傳送確認信或取消預約。
-
大型語言模型 — 代理人在 LLM 出現之前就存在，但 LLM 讓現代代理人變得強大。它們可以理解自然語言、推理上下文，並將模糊的使用者請求轉化為具體的行動計劃。
-
執行行動 — 如果沒有代理人系統，LLM 只是生成文字。在代理人系統內，LLM 可以 實際執行 步驟 — 搜尋資料庫、呼叫 API、發送訊息等。
-
存取工具 — 代理人可用的工具取決於（1）它運行的環境，以及（2）開發者給它什麼。旅遊代理人可能能搜尋航班，但不能編輯客戶資料 — 一切取決於你如何接線。
-
記憶 + 知識 — 代理人可以有短期記憶（當前對話）和長期記憶（客戶資料庫，以往互動）。旅遊代理人可能會「記得」你偏好靠窗座位。
不同類型的 AI 代理人
並非所有代理人架構相同。以下以旅遊預訂代理人為例，列出主要類型：
| 代理人類型 | 功能說明 | 旅遊代理人範例 |
|---|---|---|
| 簡單反射代理人 | 遵循硬編碼規則 — 無記憶、無規劃。 | 看到抱怨信 → 轉交客服。就這樣。 |
| 模型反射代理人 | 保持世界的內部模型，並隨變化更新。 | 追蹤歷史航班價格，標記突然變貴的路線。 |
| 目標導向代理人 | 有目標並一步步找方法達成。 | 從你目前地點開始，訂好全程（航班、車、飯店）旅程到目的地。 |
| 效用導向代理人 | 不只是找到「一個」解決方案，而是透過權衡找到「最佳」方案。 | 平衡成本與便利性，找出最符合你偏好的旅遊方案。 |
| 學習代理人 | 從回饋中學習，隨時間變得更好。 | 根據旅程後調查結果調整未來推薦。 |
| 階層代理人 | 高階代理人將工作拆分成子任務，委派給較低階代理人。 | 「取消旅程」請求拆成：取消航班、取消飯店、取消租車 — 分別由子代理處理。 |
| 多代理系統 (MAS) | 多個獨立代理人一起工作（合作或競爭）。 | 合作：不同代理人負責飯店、航班與娛樂。競爭：多個代理人競爭以最佳價格填滿飯店房間。 |
什麼時候使用 AI 代理人
光會用 AI 代理人不代表你隨時都該用。以下是代理人真正發揮優勢的場景：
- 開放式問題 — 當解決問題的步驟無法事先程序化。需要 LLM 動態找出路徑。
- 多步驟流程 — 需要跨多輪使用工具的任務，不只是單次查詢或生成。
- 持續改進 — 想讓系統能根據用戶回饋或環境訊號變得更聰明。
我們會在課程後面「打造可信賴的 AI 代理人」一課深入探討何時（及何時不該）使用 AI 代理人。
代理解決方案基礎
代理開發
打造代理人的第一步是定義 它能做什麼 — 它的工具、行動與行為。
本課程使用 Azure AI Agent Service 作為主要平台。它支援：
- 開放模型，如 OpenAI、Mistral 與 Llama
- 來自 Tripadvisor 等提供者的授權資料
- 標準化 OpenAPI 3.0 工具定義
代理模式
你透過提示與 LLM 互動。對代理人而言，你無法逐字逐句手動撰寫每個提示 — 代理需要在多步驟中採取行動。這就是 代理模式 的用武之地。它們是可重用的策略，用來更具規模、可靠地提示和協調 LLM。
本課依循最常見且有用的代理模式架構。
代理框架
代理框架為開發者提供現成樣板、工具和基礎設施來建立代理人。它們讓你更容易：
- 接線工具與功能
- 觀察代理人執行情況（出錯時除錯）
- 管理多代理人間合作
本課專注於用於打造生產就緒代理人的 Microsoft Agent Framework (MAF)。
範例程式碼
準備好實際看到運作範例了嗎？以下是本課程的程式碼範例：
- 🐍 Python: Agent Framework
- 🔷 .NET: Agent Framework
有問題嗎？
加入 Microsoft Foundry Discord 與其他學習者交流，參加辦公時間，並獲取社群幫助解答你的 AI 代理人問題。
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