許多個人與企業都面臨著管理重複性任務、處理大量資料，以及加快決策速度的挑戰。傳統工具與人工作業方式已經無法應付這些日益增長的需求。這正是建立 AI agent 變得重要的原因，因為它能讓你打造出可以自動執行任務、理解目標並自主採取行動的智慧系統。在本指南中，你將學到如何建立自己的 AI agent。
什麼是 AI agent？
AI agent 是一種由 AI 驅動的系統，能夠理解目標、做出決策、使用工具，並在極少人為介入的情況下採取行動來完成任務。與單純回應提示詞的傳統聊天機器人不同，AI agent 能夠規劃多個步驟、與外部系統互動，並根據結果調整自己的行為。換句話說，它不只是產生答案，而是朝著達成目標努力。
為了有效執行這些任務，AI agent 需要依賴幾個關鍵組成部分，包括：
記憶／狀態：此組成部分會儲存使用者偏好、過往互動記錄與相關背景資訊，讓 agent 能在整個任務過程中保持連貫性，並提供更個人化、一致的回應。
工作流程／協作：負責管理 agent 如何規劃與執行任務，包括選擇合適的工具、拆解步驟，並以結構化的順序協調各項行動，以達成預期成果。
評估：這是品質控管的一環，用來檢查任務是否正確完成，確保輸出結果不只是看似合理，而是真正準確且符合預期目標。
Agent 設計基礎
在建立 AI agent 時，了解定義系統思考、行動與回應方式的核心組成要素十分重要。以下是建立 AI agent 的三大基礎。
模型
大多數 AI agent 的基礎是大型語言模型（LLM），它扮演著大腦的角色，驅動決策、情境理解與自然語言處理。模型會解讀使用者輸入、推理問題，並根據學到的模式產生有意義的回應。
選擇合適的模型是一項關鍵的設計決策，因為它直接影響效能表現。更進階的模型或許能提供更高的準確度與更佳的推理能力，但同時也可能增加成本與延遲。相對地，較輕量的模型速度較快、也更經濟，但處理複雜任務的能力較弱。因此，在智慧程度、速度與成本之間找到合適的平衡，是打造有效 agent 的關鍵。
工具
模型提供智慧，而工具則賦予 agent 行動的能力。這些工具可以包括外部 API、資料庫、搜尋引擎，或是讓 agent 能與真實世界系統互動並取得最新資訊的自訂函式。
工具讓 AI agent 從被動回應者轉變為主動解決問題的角色。舉例來說，agent 不必只依賴訓練所得的知識，還能查詢即時資料、傳送請求、執行計算，或自動化工作流程。這樣的整合大幅擴展了 agent 的能力，使其在靜態知識已不足夠的實際應用場景中發揮作用。
指令
指令定義了 AI Agent 的個性、界限與行為方式，包括系統提示詞、規則、格式指引以及安全限制，用以指導 Agent 在不同情境下的應對方式。
精心設計的指令能確保一致性與可靠性，幫助 Agent 保持特定語氣、遵循所需的輸出格式，並避免不良或不安全的行為。從本質上說，指令是一個控制層，用來讓模型的原始智能與應用程式的預期目的保持一致。
如何一步步打造 AI Agent？
打造屬於自己的 AI Agent 是一個有結構的過程，從明確目標開始，到測試與持續改進結束。每個步驟都著重於結合合適的模型、工具與工作流程，打造出一套能理解任務、做出決策並有效產出結果的系統。以下是打造 AI Agent 的方法。
第一步：明確 AI Agent 的用途與目標
從零開始打造 AI Agent 時，最重要的第一步是明確它應該達成什麼目標。若缺乏清晰的用途，即便是最先進的系統也無法產出有意義的結果。你需要確認誰會使用這個 Agent，以及它要解決的實際問題是什麼。
在這個階段，你應該詳細拆解需求：
Agent 在日常或功能上應處理哪些任務？
它會接收哪些類型的輸入（文字、資料、檔案、使用者查詢）？
它需要存取哪些系統或資訊來源？
成功將如何衡量（準確度、速度、使用者滿意度、任務完成率）？
清楚定義的目標是整個開發過程的藍圖，能確保後續每一項決策——模型選擇、工具運用、工作流程設計——都與 Agent 的核心目標保持一致。
第二步：為 Agent 選擇合適的 AI 模型
確定用途之後，打造自己的 AI Agent 的下一步，是選擇能驅動 Agent 的基礎模型。模型基本上就是系統的「大腦」，負責理解輸入、推理任務並產生回應。
選擇時應考量三大關鍵因素：任務複雜度、效能需求以及運作限制。例如，複雜的推理任務或多步驟工作流程需要更先進的模型，而簡單的自動化任務用較輕量的模型即可勝任。
你還需要考慮以下取捨：
效能與成本：較大的模型準確度更高，但成本也更高。
速度與品質：較快的模型能降低延遲，但可能犧牲深度。
上下文處理：部分模型在處理長篇或結構化輸入時表現更好。
第三步：為 Agent 串接工具與外部系統
打造 AI Agent 的第三步，是透過工具與外部整合來擴展 Agent 的能力。工具能讓 Agent 執行實際操作並存取即時資料，使其在實務應用中更加實用。
這些工具可以包括商業系統、資料庫、API、搜尋引擎以及生產力平台。例如，整合 Kimi API 或其他外部 API 等服務，能讓 Agent 取得即時資訊、進行運算或自動執行工作流程。
常見的整合包括：
CRM 或 ERP 等商業系統
行事曆、電子郵件或任務管理員等生產力工具
用於資料擷取與自動化的外部 API
開發或分析環境
第四步：選擇 AI Agent 框架或平台
在這個階段，開發者會選擇有助於高效建置、協調與擴展 AI Agent 的環境。框架與平台透過提供可重複使用的元件、工作流程與基礎架構支援，減少開發所需的工作量。
AI Agent 框架
AI Agent 框架是以程式碼為基礎的函式庫，透過預先建置好的模組，幫助開發者建立結構化的工作流程，而不必從零開始。這對於自訂行為以及設計複雜的多 Agent 系統特別有用。
| 框架 | 說明 | 主要功能 | 適用對象 |
|---|---|---|---|
| Microsoft Agent Framework | 微軟推出的開源框架,用於建構可擴展的多 Agent AI 系統 | 多 Agent 協作、任務分派 | 建構協作式 AI Agent 系統 |
| ChatDev | 一個模擬虛擬軟體公司的框架,由不同的 AI Agent 扮演專門角色 | 以角色分工進行協作、群體智能工作流程 | 研究多 Agent 軟體開發 |
| CrewAI | 以 Python 為基礎的開源協調框架,針對多 Agent 工作流程進行優化 | Agent 協調、專項任務執行 | 建構具備不同角色的多 Agent 工作流程 |
| LangChain | 用於串接 LLM 工作流程中各項任務的框架 | 任務串接、工具呼叫、Agent 工作流程 | 建構由 LLM 驅動的應用程式 |
| LangGraph | 以圖形結構為基礎的框架,適用於複雜的非線性工作流程 | 以圖形結構進行協調、複雜工作流程控管 | 進階 Agent 工作流程 |
AI Agent 平台
平台提供了一個完整的環境，用於大規模建置與部署 AI Agent，通常採用低程式碼或無程式碼工具，簡化開發流程並降低技術複雜度。它們專為企業使用與更快速的正式部署而設計。
| 平台 | 說明 | 主要功能 | 適用對象 |
|---|---|---|---|
| Microsoft Copilot Studio | 一個低程式碼平台,用於建立 AI Copilot 與企業級 Agent,並與 Microsoft 365、企業資料及內部工作流程串接。 | 對話式 Agent、企業資料串接、工作流程自動化,以及企業部署 | 企業生產力、內部支援、企業流程自動化 |
| Google Vertex AI Agent Builder | Google Cloud 平台,可運用企業資料建構、部署與管理 AI Agent 及以搜尋為基礎的體驗。 | Agent 建立、資料佐證、雲端部署,以及企業治理 | 在 Google Cloud 上建構可正式上線 Agent 的團隊 |
| Salesforce Agentforce | Salesforce 推出的平台，可用於建立能夠處理 CRM 資料、客戶互動與業務流程的自主 AI agent。 | CRM 整合、客服自動化、銷售支援、工作流程執行 | 銷售、客服、行銷，以及由 CRM 驅動的 agent 工作流程 |
| UiPath Agent Builder | 用於建立 AI agent 的平台，這些 agent 能夠配合自動化工作流程與企業應用程式運作。 | Agentic 自動化、流程協作、應用程式整合、RPA 工作流程支援 | 企業自動化、營運、財務、人資，以及重複性流程的執行 |
| AutoGPT | 一個開源平台，用於實驗自主 AI 工作流程與以 agent 為基礎的任務自動化。 | 建立 agent 工作流程、模型整合，以及自主任務執行 | 測試自主 agent 構想並建立實驗性工作流程 |
第五步：設計 Agent 的工作流程與溝通方式
一個成功的 AI Agent 不只是擁有強大的模型或優秀的工具，還取決於一套結構完善的工作流程，用來定義 Agent 從頭到尾如何思考、規劃並執行任務。這套工作流程就像是 Agent 的「作業系統」，確保每一項請求都以邏輯清晰、按部就班的方式處理，而不是隨機或前後不一致。
在基本層面上，AI Agent 遵循一套明確的運作流程：
接收使用者輸入並理解請求
辨識意圖並正確解讀任務
將任務拆解為較小、易於管理的步驟
選擇合適的工具、API 或模型來執行任務
逐步執行動作
檢查並驗證結果的準確性
以清楚的格式產生並交付最終回應
在更進階的系統中，工作流程可以透過多 Agent 協作變得更強大。與其由單一 Agent 完成所有工作，不如讓多個各有專長的 Agent 共同合作，各自負責規劃、執行、驗證或決策等任務。這能提升效率、準確度與可擴展性，對企業級應用尤其重要。
為了讓這種協作得以實現，通訊協定扮演著關鍵角色：
MCP（Model Context Protocol）：讓 Agent 能夠順暢連接外部工具、資料庫、檔案系統、API 與商業系統，確保它們能有效存取並運用真實世界的資料。
A2A（Agent-to-Agent communication）：讓多個 AI Agent 能夠互相溝通、協作並協調任務，支援安全的資訊共享，以及在共同目標下進行聯合決策。
ACP（Agent Communication Protocol）：專注於不同 Agent、框架與應用程式之間的互通性，藉由讓不同 AI 生態系統之間順暢協作，解決系統相容性的問題。
第 6 步：測試、評估並優化你的 AI Agent
建立 AI Agent 後，最後一步是持續評估與改進。這並非一次性的工作，而是需要不斷測試，以確保它在實際環境中依然表現良好。
評估通常會依據以下幾點：
回應與決策的準確度
任務完成成功率
回應時間與延遲
工具使用效率
使用者回饋與滿意度
整體營運成本
根據這些結果，優化的方式可以包括改善提示詞、調整工作流程、換用更好的模型，或加入更有效率的工具。有時候，即使只是指令或工具設計上的小調整，也能大幅提升表現。
透過謹慎設計工作流程與溝通方式，你可以確保 AI Agent 不只能正確完成任務，還能以協調、可擴展且適合正式上線的方式運作。
如果從頭打造 AI Agent 感覺太複雜、太耗時，或需要專業技術與基礎架構的搭建，其實還有更簡單的替代方案。你不必自己設計模型、工作流程與工具整合，而是可以使用像 Kimi AI Agent 這類已經針對效能與易用性優化過的現成方案。
Kimi AI Agent：即開即用的智慧工作流程助手
Kimi AI Agent 是由 Moonshot AI 開發的進階 AI 助手，將推理、任務執行與自動化整合於單一平台之中。與只能生成回應的傳統聊天機器人不同，Kimi 能夠處理多步驟任務、使用工具，並產出可直接採取行動的結果。它支援研究、內容創作、程式協助與工作流程自動化等各種活動。憑藉長上下文能力與 Agent 化功能，Kimi 能更有效地處理複雜請求。這使它成為個人與團隊藉助 AI 提升生產力時，實用且即開即用的解決方案。
主要功能
多 Agent 協作 Kimi AI Agent 能夠協調多個各有專長的 Agent，同時處理一項任務的不同部分。每個 Agent 專注於特定角色，例如研究、分析或撰寫，系統再將它們的輸出整合成一份完整且精緻的成果。
自主執行任務 Kimi 能夠獨立理解使用者的目標，並將其轉化為一步步的計畫，接著在極少的指引下執行整個工作流程。這讓它非常適合處理研究、內容創作與分析等多階段任務。
長上下文處理 Kimi AI Agent 能在單一任務中管理並分析大量資訊，追蹤長篇文件、報告與多項輸入內容，而不遺漏重要細節，有助於在輸出結果中維持一致性與準確性。
多模態理解 Kimi 能夠處理多種類型的內容，包括文字、圖片、PDF 與圖表。它會從每種格式中萃取資訊，並將其串連起來，建立對輸入內容的完整理解，讓它能夠輕鬆處理複雜的混合資料任務。
如何使用 Kimi AI Agent？
在開始之前，Kimi AI Agent 在你清楚定義任務時效果最好，因為它會根據你的輸入自動規劃、執行並交付結果。請依照以下步驟有效使用 Kimi AI Agent。
第 1 步：進入 Kimi AI Agent 並開始任務
前往 Kimi AI Agent 官方網站，先在輸入框中輸入你的任務。你可以用自然語言描述你想要的內容，例如研究、寫作、分析或文件生成，然後將其提交給 AI。
第 2 步：讓 AI Agent 進行處理
提交後，Kimi Agent 會在背景分析你的請求，選擇合適的工具，並自動執行多個步驟。依任務不同，它可能會進行研究、產生內容或處理檔案。在這個階段，系統會持續運用內部推理與工具執行流程來優化輸出結果。
步驟三：檢視結果並匯出
處理完成後，Kimi Agent 會呈現結構化的輸出內容，例如報告、文件、程式碼或摘要。你可以檢視結果，視需要進行調整，並匯出或下載最終輸出以用於你的工作流程。輸出內容通常可以直接使用，減少手動排版或編輯的需求。
結語
現在你已經完整了解如何建構 AI Agent，從設定目標、選擇模型，到設計工作流程、整合工具與優化效能。雖然建構 AI Agent 一開始看似複雜，但只要遵循有系統的方法，整個流程就會容易許多。如果需要，你也可以使用像 Kimi AI Agent 這樣的方案，快速部署由 AI 驅動的工作流程。歸根究柢，成功與否取決於你的 Agent 能多好地解決實際問題。