[AI 分享] 從零開發AI Agent的十個核心模組

[AI 分享] 從零開發AI Agent的十個核心模組

摘要 : 文章整理從零打造AI Agent所需的10項核心能力，涵蓋工具、技能、記憶、上下文等基礎架構。

內容:

分享從零開發一個完整 AI Agent 所需要具備的十個核心技能。這個專案定位為執行在客戶端上的個人 AI 助理，能夠聊天、建立文件、規劃任務，也具備記憶、能力擴展與權限限制等完整 Agent 特性。

一開始先說明，打造 Agent 的基礎不是單純接上一個大模型，而是建立一個 ReAct 迴圈，也就是 Reasoning（推理）與 Action（執行）的反覆流程。當使用者提出需求後，模型先進行判斷，如果需要呼叫工具，就透過工具取得外部資訊，再將結果回傳模型處理；若不需要工具，則直接回覆使用者。這個循環是現代 AI Agent 的基本核心。

第一個重要模組是 Tools。作者認為工具是 Agent 最基礎的能力，相當於讓大模型從只有「大腦」，變成同時擁有手腳與感官。像是讀寫檔案、執行命令、跑腳本、網頁搜尋與抓取網頁等，都是一個可用 Agent 必備的內建工具。沒有這些工具，Agent 只能算是展示型 Demo，難以真正落地使用。

第二個模組是 Skills。Skills 可以理解成技能手冊，目的是讓大模型按照預先定義好的流程、格式、輸入與輸出標準來執行任務，而不是完全自由發揮。這樣能提升結果穩定性，也更符合使用者預期。當 Skills 數量增加後，系統還需要支援技能載入、技能搜尋、技能安裝，甚至讓使用者自行創建 Skills。作者也提到，知Talk 專案會支援社群中常見的標準技能，例如 PDF 處理與內容創作類 Skills。

第三個模組是 Memory，也就是記憶。作者強調，若要做個人 AI 助理，記憶能力幾乎不可或缺。Agent 需要記住使用者的名字、興趣、職業、目標與計畫，不能只停留在單次對話。記憶又可分為短期記憶、長期記憶，以及使用者 Profile。短期記憶主要存在於當前對話，長期記憶則能跨對話保留重要資訊，而 Profile 則記錄使用者的穩定特徵。這些記憶的建立與提取，通常也會透過對應工具來完成，並搭配全文搜尋、語意相關性與時間衰減等策略來進行排序與召回。

第四個模組是 Context，也就是上下文。作者指出，大模型請求本質上是無狀態的，因此每一次請求都必須重新組裝完整上下文，才能讓模型理解當前情境。這裡面不只是單一句使用者輸入，還包括系統提示詞、歷史聊天記錄、工具資訊、技能描述，以及記憶內容等。也就是說，Context 是將 Agent 當下所需的一切資訊，打包後提供給模型，是保證回應品質的重要基礎。

整體來看，這篇內容是一份從實作角度出發的 AI Agent 架構整理。結合正在進行的專案重構經驗，試圖把 Agent 所需能力模組化、系統化，讓想從零開始開發 Agent 的人，能夠更清楚理解整體技術地圖。