什麼是 AI Agent？

什麼是 AI agent？

AI agent 是一種軟體系統，利用 AI 理解目標、規劃步驟並採取行動來完成任務。與主要只回應提示詞的一般聊天機器人不同，AI agent 能夠完成一整套流程。舉例來說，它可能會搜尋資訊、比較不同來源、整理發現、產出成果，並在發現缺漏時進行修正。

為什麼 AI agent 現在變得重要

AI agent 之所以變得越來越重要，是因為許多實際任務都不是一則提示詞就能解決的。研究、寫作、資料分析與程式編寫往往需要收集資訊、使用工具、檢查結果並改進產出。AI agent 有助於將這些重複步驟自動化，讓人可以更專注於設定目標、審查結果與做出最終決策。

AI agent 與 AI 助手、聊天機器人的比較

AI agent、AI 助手與聊天機器人這三個詞常被交替使用，但它們處理的工作層級各不相同。聊天機器人主要只是做出回應。AI 助手則協助使用者更快完成工作，通常需要使用者引導每一步。AI agent 更著重於成果：它能夠規劃一連串行動、使用工具、追蹤進度，並持續進行直到任務產出可用的結果。

這三者之間的界線並非總是分明。現代的 AI 助手可能已具備部分 agent 功能，而聊天機器人也可能在背後使用 AI 模型。實際上的差別在於系統在給出第一個回應之後能承擔多少責任：聊天機器人負責回答，助手提供支援，而 agent 則會持續推進以達成目標。

舉例來說，Kimi 可以作為網頁版聊天機器人使用。你也可以透過對話與它互動，將它當作 AI 助手來完成簡單的搜尋任務。當你啟用 Agent 模式後，Kimi 便能化身為 AI agent，協助你完成更複雜的任務，例如創作一段原創的純樂器音樂。

AI 代理人的關鍵特徵

AI 代理人的形式差異很大，但大多數實用的系統都具備五項核心特徵：

自主性：減少逐步指令也能行動

自主性代表代理人可以持續工作，不需要使用者手動提示每一個步驟。使用者給出目標後，代理人會自行決定下一步該做什麼。有些代理人只會建議行動並等待核准，有些則能在背景執行任務、呼叫工具，或協調子代理人。

規劃：將目標拆解成較小的任務

規劃能把一個模糊的目標轉化成一連串具體行動。假設使用者要求撰寫研究簡報，代理人可能會規劃出：先界定主題、搜尋資料來源、比對研究發現、萃取重點、撰寫草稿，最後產出總結。好的規劃還會包含檢查點，讓代理人能察覺何時需要更多資訊、資料來源品質不佳，或是輸出結果需要交由人工審查。

工具使用：搜尋、檔案、應用程式、程式碼與 API

工具使用是 AI 代理人比一般聊天機器人更強大的主要原因之一。AI 代理人可能會運用網路搜尋取得最新資訊、以檔案讀取工具處理 PDF 和試算表、透過程式碼執行進行分析、呼叫 API 取得外部資料、使用瀏覽器或應用程式連接器執行工作流程動作，並運用產生器製作文件、簡報、試算表或網站。

記憶與學習：記住任務細節並在工作流程中持續改善

LLM 預設是無狀態的：它們本身不會永久記住先前的互動。代理人可以為 LLM 提供更持久的脈絡資訊，賦予代理人某種形式的長期記憶。這種記憶有助於代理人在整個工作流程中維持脈絡，例如使用者的指示、上傳的檔案、任務限制、中間發現，以及先前做出的決定。

協作：與人類或其他代理人合作

AI 代理人會透過提出釐清問題、展示草稿，並在執行高影響力動作前等待核准，來與人類協作。當任務可以拆分成多條平行工作流程時，它們也能與其他代理人或子代理人合作。舉例來說，一個子代理人負責搜尋資料來源，另一個負責萃取數據，另一個負責撰寫草稿，還有一個負責檢查是否有遺漏。

AI 代理人如何運作？

AI 代理人通常遵循一個循環流程：理解目標、擬定計畫、蒐集資訊、使用工具、採取行動、檢視結果，並在需要時持續進行。

步驟一：理解使用者的目標

代理人透過解讀請求、辨識預期的結果，並將模糊的語言轉化成可執行的任務描述，來理解使用者的目標。它們會留意任務類型、主題、對象、輸出格式、限制條件、可用檔案以及資料來源要求等線索。如果請求含糊不清，一個設計良好的代理人可能會提出釐清問題，或在擬定計畫前先做出合理假設。

步驟二：擬定任務計畫

接下來，代理人會將目標拆解成較小的行動、決定這些行動的執行順序，並為每個步驟配對所需的工具或資訊，藉此擬定計畫。它可能會辨識出行動之間的相依關係，例如先研究後撰寫、或先整理資料後產生圖表。規劃很重要，因為它讓使用者可以在代理人花時間執行錯誤任務之前，先修正工作流程。

步驟三：蒐集資訊並使用工具

計畫確定後，代理人會開始蒐集所需資訊。這可能涉及網路搜尋、上傳的檔案、API、程式碼檢查、試算表分析，或特定任務所需的工具。正是工具使用能讓 AI 代理人與外部資訊和系統互動，而不僅僅依賴模型內建的知識。

步驟四：採取行動並產生輸出

蒐集到必要資訊後，代理人會採取行動並產出結果。根據任務不同，這個輸出可能是一份報告、一張圖表、一段程式碼、一組簡報，或是一個完整的工作流程。最好的輸出結果應該結構清晰，讓使用者更容易審查、編輯與使用。

步驟五：檢視結果、修正並視需要繼續

最後一步是檢視。代理人會確認輸出結果是否符合原始目標，並在發現落差、錯誤或遺漏細節時進行修正。重要工作仍需要人工審查，尤其是涉及決策或公開發布的任務。正是這種審查循環，讓 AI 代理人比一次性的文字生成更有價值。

AI 代理人能做什麼？

AI 代理人已成為許多產業和職務中重要的工具。以下章節將以 Kimi 為例，說明 AI 代理人如何應用於不同情境。

研究與資訊彙整

研究是 AI 代理人最明顯的應用場景之一，因為研究通常需要搜尋、閱讀、比對、萃取、彙整和整理資訊。代理式工作流程能處理多份資料來源，並產出更有條理的結果。在 Kimi 中，使用者可以使用 Kimi Deep Research 進行更長的研究流程，適合用於深入的簡報、主題分析、市場調查，以及有資料來源佐證的報告。

範例提示詞：

寫作、摘要與內容規劃

AI 代理人能協助寫作，將雜亂的輸入內容轉化成結構清晰的輸出：它們可以彙整長篇資料、建立大綱、撰寫段落草稿、調整語氣，並根據回饋進行修改。Kimi AI Agent 可用於寫作以及長脈絡對話，處理資料筆記、長篇文件或多步驟內容任務時特別有幫助。

資料分析與試算表工作

許多業務工作都是在試算表中進行的。AI 代理人能協助清理資料、找出模式、產生公式、解釋表格內容，並建立圖表或樞紐分析式摘要。使用 Kimi Sheets，你可以建立試算表、產生公式、建立樞紐分析表和圖表、轉換檔案格式，以及清理雜亂的資料。

可行的試算表工作流程包括：

• 清理不一致的名稱、類別或日期格式

• 解釋公式並產生新的公式

• 彙整問卷調查結果或銷售資料

• 為報告製作圖表

• 將非結構化資料轉換成表格

人工審查依然很重要。代理人可能會誤讀雜亂的資料，或選錯分析方法，但對於重複性的試算表工作而言，它們能減少人工作業量，幫助使用者提升作業速度。

程式撰寫、測試與工作流程自動化

AI agent 在軟體開發中越來越實用,因為寫程式天生就是多步驟的過程。開發者可能需要理解需求、檢視既有邏輯、產生程式碼、測試結果、閱讀錯誤訊息,再修改實作內容。在 Kimi 中,使用者可以要求產生程式碼、解釋程式碼、提供除錯思路、撰寫小型腳本,以及規劃工作流程自動化方案。

文件、簡報、網站與業務運作

當最終產出不只是文字時,AI agent 就很有用。許多工作成果都是結構化的交付物:文件、簡報、試算表、網站、報告和營運計畫。Kimi 能夠規劃並完成諸如網站生成、PPT 製作、深度研究、文件或表格處理等任務。

處理大型任務的多 agent 工作流程

有些任務範圍太廣,無法用單一線性工作流程完成。競品研究、長篇寫作、大規模搜尋、批次分析和多來源整合,都可能受益於多個 agent 並行作業。Kimi Agent Swarm 就是為大規模 agentic 任務打造的產品介面。它支援最多 4,000 個並行工具呼叫,並能協調 300 個以上的子 agent,適用於大規模搜尋、長篇寫作和批次任務等場景。優勢在於速度與涵蓋範圍。

AI agent 主要有哪些類型?

AI agent 也有不同類型,每種類型適合不同的使用情境:

簡單反射型 agent

簡單反射型 agent 根據固定規則來回應當前輸入。它們不會建立詳細的世界模型,也不會做長遠規劃。一個根據關鍵字回覆的基本客服機器人就接近這種模式:如果使用者說「重設密碼」,它就給出重設密碼的說明。這種方式對於範圍狹窄的任務來說既快速又可靠,但當情況改變時就會顯得力不從心。

基於模型的 agent

基於模型的 agent 會維護對環境的某種內部表示,並利用這個模型來判斷哪個行動合理。舉例來說,排程助理在提出時段之前,可能會追蹤行事曆的空檔、時區、參與者和會議限制條件。除了單純回應訊息之外,它還會運用情境脈絡來做出更好的決策。

基於目標的 agent

基於目標的 agent 會根據想要達成的結果來選擇行動。它們可以比較不同的可能路徑,並選出最有可能達成目標的那一條。這與日常使用中對許多現代 AI agent 的描述十分接近:使用者給出一個目標,例如「準備一份研究簡報」,agent 就從這個結果反推該怎麼做。

基於效用的 agent

基於效用的 agent 不僅評估目標是否能達成,還會根據評分函數或偏好判斷哪個結果最好。舉例來說,旅行規劃 agent 可能會針對費用、旅行時間、轉乘次數、飯店位置和使用者偏好進行優化。光是找到一趟行程還不夠,它會試著在使用者的限制條件下找出最佳行程。

學習型 agent

學習型 agent 會根據回饋或經驗來改進自身行為。當先前的結果不完整、不準確或效率不佳時,它們可能會調整之後的行動。在面向使用者的產品中,基於隱私與安全考量,學習能力可能會受到限制,但這個基本概念仍然重要:回饋能幫助 agent 更貼近使用者的意圖。

單一 agent 與多 agent 系統

單一 agent 系統由一個 agent 處理整個工作流程,而多 agent 系統則將工作分配給多個 agent 或子 agent。多 agent 工作流程對大型任務很有幫助,因為不同的 agent 可以並行搜尋、分析、撰寫、審閱或測試。但代價在於協調上的難度:如果沒有清楚的任務分工、共享的情境脈絡和審閱機制,並行作業可能會造成重複工作或結果不一致。

結語

AI agent 正逐漸成為處理困難工作的實用方式。透過理解目標、規劃步驟、使用工具、採取行動並審閱結果,它們能協助使用者完成複雜任務。從深度研究、表格處理到程式碼協助、文件處理、網站生成和 Agent Swarm,Kimi AI Agent 都是其中的最佳實踐之一。隨著 AI agent 持續進步,學會有效運用它們,將成為在工作和日常生活中節省時間、提升生產力的一種越來越實用的方式。