想像一下，如果你有一個「數位分身」，可以幫你找資料、寫作業、安排行程、甚至提醒你該休息了——而且這個分身不只是會照指令做事，還會思考、學習，甚至自己找方法解決問題。這就是所謂的 AI Agent，人工智慧界中的「超能幫手」。
也許你用過 Siri、ChatGPT 或其他智能服務，它們都是 AI 的一部分，但 AI Agent 更進一步，不只是「聽你說什麼」，而是可以自己「想下一步要做什麼」，就像一位主動又可靠的隊友。
什麼是 AI Agent？
AI Agent 是一種能夠感知、思考並採取行動的智慧系統。它們會根據環境或接收到的資訊，主動規劃下一步，而不只是簡單回應指令[2][9]。就像一位自動駕駛車裡的智慧駕駛員，可以隨時根據交通狀況調整路線，甚至在遇到突發狀況時快速反應。
有些 AI Agent 還會結合語言模型（像 ChatGPT）、工具操作能力（像 Google 搜尋、寫程式），以及與其他 AI 合作的能力，變得越來越像「智慧型數位工作者」[1][13][15]。
圖 1：代理互聯網生態系的分層架構 [1]。
AI Agent 有哪些類型？
根據研究[16]，AI Agent 可以分成幾種基本類型，每種都像是一種不同風格的數位角色：
- 反應型 Agent：看到狀況就立刻做出回應，像是自動感應燈看到人來就亮，不會記得以前發生過什麼[5][12]。
- 有記憶的 Agent：會記住過去的經驗，幫助做出更聰明的選擇，例如記得你上次最常問什麼問題。
- 有目標的 Agent：依據設定的任務目標來規劃行動，像是一位負責任的任務執行者，不會亂跑[16]。
- 會學習的 Agent：透過經驗不斷進步，例如跟你對話越多，它越能理解你的風格和偏好[16]。
- 混合型 Agent：結合以上特性，既能快速反應也能長期思考和學習，是目前最受歡迎的設計[5][12][16]。
他們不只是工具，還會合作與進化！
AI Agent 被廣泛應用在許多領域，包括：
- 客服助理：自動回覆顧客問題，減少人工客服壓力[2][9]。
- 行程規劃：幫忙安排會議或任務流程[2][15]。
- 文件整理：從大量資料中找出關鍵內容，幫助節省閱讀時間[9]。
- 醫療建議：輔助醫師分析病例、推薦治療方式[4][9]。
- 協同工作：多個 AI Agent 協作分工，像數位小組一樣共同完成任務[3][15]。
進一步來說，AI Agent 不只是「工具」，而是一種有能力與其他 Agent 協作的「智慧個體」。這種多代理人系統（MAS）可以像一個團隊，各自執行不同任務，彼此協調、共享資訊，就像一群機器人分工合作蓋房子[3][15]。
此外，會學習的 AI Agent 也越來越普遍。這些 Agent 可以根據錯誤調整策略，不斷變得更聰明。像你玩遊戲打 AI 對手時發現他越來越厲害，那可能就是它學習了你的習慣。
不完美的數位夥伴：風險與挑戰
當然，再厲害的 AI Agent 也會犯錯。根據研究，它們可能會出現一些奇怪的行為，例如：重複做同樣的事情、誤解任務內容、甚至記錯東西[11]。而且如果它們被惡意控制，可能造成更大的風險。
這也引發一個重要的問題——當 AI 自己決定事情時，如果發生錯誤，應該由誰負責？是設計它的工程師，還是啟動它的使用者？這些都是「AI 責任與倫理」的重要討論方向[10]。
結語：AI Agent 是你未來的智慧搭檔
AI Agent 是一種能感知環境、主動思考、持續學習並與他人協作的智能系統。無論在學習、工作、生活或未來的創作中，它們都將是強大的幫手。理解它們的原理與應用，能幫助你更有效地使用科技，甚至設計出你自己的 AI 助理！
[1] https://arxiv.org/abs/2504.16736
[2] https://arxiv.org/abs/2505.10468
[3] https://www.cs.cmu.edu/~mmv/papers/MASsurvey.pdf
[4] https://mitpress.mit.edu/series/intelligent-robotics-and-autonomous-agents-series/
[5] https://www.seriousinsights.net/ai-agent-taxonomy/
[6] https://arxiv.org/abs/2501.00430
[7] https://www.cs.cmu.edu/~sandholm/MechDesAndDeliberativeAgents.aamas05.pdf
[8] https://www.jasss.org/19/1/12.html
[9] https://link.springer.com/article/10.1007/s11704-024-40231-1
[10] https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5123621
[11] https://www.microsoft.com/en-us/security/blog/2025/04/24/new-whitepaper-outlines-the-taxonomy-of-failure-modes-in-ai-agents/
[12] https://link.springer.com/chapter/10.1007/10719619_10
[13] https://github.com/masamasa59/ai-agent-papers
[14] https://arxiv.org/html/2505.10468v1
[15] https://www.ijcai.org/proceedings/2024/890
[16] https://www.linkedin.com/pulse/taxonomy-agentic-ai-agents-from-reflex-reasoning-reza-negarestani-20guc
[17] https://arxiv.org/abs/2308.11432
[18] https://github.com/xinzhel/LLM-Agent-Survey
[19] https://www.interface-eu.org/publications/ai-agent-classification}
