[AI 分享] 從零搭建 AI Agent

 [AI 分享] 從零搭建 AI Agent

摘要 : 用白話拆解 AI Agent 核心原理、搭建步驟、工具設計與測試方法，幫你快速做出可用原型。

內容:

AI Agent 沒有想像中神秘，本質上都在做同一個迴圈：使用者輸入問題後，大模型先推理，再決定是直接回覆，還是呼叫工具執行任務；工具執行完再把結果回傳給模型，持續反覆直到產出最終答案。無論是各種熱門框架，底層核心其實都離不開這個流程。

理解 Agent 可以先抓住三個元素：LLM 是大腦，負責思考；Tools 是雙手，負責做事；Memory 是筆記本，負責記錄上下文。作者並提出一個實用公式：Agent = 角色 + 目標 + 工具 + 規則 + 輸出格式。只要把這五項定義清楚，Agent 的雛形就已經建立起來。

實作上可分五步。第一，先用一句具體的話寫出 Agent 要做什麼。第二，把需求交給 AI，請它生成系統提示詞、工具清單與測試案例。第三，先做最小可用版本，只配一個 Agent 和一兩個工具，不急著上多 Agent、複雜記憶或 RAG。第四，用真實且帶雜訊的使用者語句測試，而不是只用理想化輸入。第五，每次只改一個變數，依序調整提示詞、輸出格式、範例、工具與記憶，避免無法判斷問題來源。

在框架選擇上，重點不是糾結哪個最好，而是先開始做。不同框架只是對同一套 Agent 迴圈做封裝，各有偏好與適用場景，但核心方法一致：給任務、給工具、讓模型持續迴圈直到完成。熟悉哪個就先用哪個，行動比選型更重要。

工具設計是效果好壞的關鍵，原則是少而精，一個工具只做一件事，避免萬能型工具塞入過多參數。每個工具不只要定義功能，還要清楚寫明何時使用，例如計算器應標註「需要數學計算時使用，不要猜答案」。更好的工具會讓 Agent 更聰明，而更少的工具通常也代表更高的可靠性。

記憶與進階架構則不必過度設計。多數場景用對話歷史就足夠，長期記憶可交給外部知識庫，只有在需要查大量文件時才考慮 RAG。常見工作模式包含串聯加工、路由分發、並行處理、中心調度與生成評審，但大多數任務以前兩種就夠。總結來說，先裸寫一個 Agent 理解原理、從最簡單模式起步，並把時間花在工具設計與真實測試上，往往比換模型或換框架更有效。