AI 代理人革命

打造下一代智慧工作流程的實戰指南

大型語言模型（LLM）的發展已進入一個嶄新階段，其能力不再僅限於簡單的問答或內容生成。隨著推理、多模態及工具使用能力的飛躍，一類被稱為「代理人（Agent）」的突破性 LLM 驅動系統應運而生。代理人能夠自主地代表使用者執行複雜、多步驟的工作流程，標誌著自動化典範的重大轉變。本文將借鑒眾多實際部署案例的寶貴經驗，為正在探索此領域的產品與工程團隊，提供一套建立首個代理人的實踐框架與最佳實務。

第一節：解構 AI 代理人 — 何時與為何需要它？

在投入資源開發前，為「AI 代理人」建立一個清晰且務實的定義至關重要。深刻理解其核心特徵與適用場景，是判斷企業是否應導入此類系統的首要策略步驟。本節旨在釐清這些關鍵概念，協助您做出明智的決策。

定義與區別

簡單來說，代理人是能代表您獨立完成任務的系統。傳統軟體雖能協助使用者簡化與自動化工作流程，但代理人更進一步，能夠以高度的獨立性代表使用者「執行」這些流程。

與僅僅整合 LLM 功能（如聊天機器人或情感分類器）的應用不同，代理人的核心在於利用 LLM 來控制工作流程的執行。這賦予了它們兩個顯著的核心特徵：

• 智慧決策與流程管理： 代理人利用 LLM 來管理工作流程、做出判斷，並在需要時主動修正其行動。當遭遇無法解決的失敗時，它能終止執行並將控制權交還給使用者。
• 工具的動態使用： 代理人能夠存取外部工具（如 API 或其他函式），並根據工作流程的當前狀態，動態選擇最合適的工具來獲取資訊或執行動作，同時在明確定義的護欄內運行。

評估導入時機

傳統的自動化方法在面對複雜與模糊的情境時，往往顯得力不從心。以「支付詐欺分析」為例，傳統的規則引擎如同 checklists，僅能根據預設標準標記交易。相比之下，LLM 代理人則像一位經驗豐富的調查員，能夠評估上下文、洞察細微模式，即使在沒有明確違反規則的情況下也能識別可疑活動。

當您評估代理人的潛在價值時，應優先考慮那些過去難以自動化的工作流程，特別是以下三種類型：

1. 複雜的決策制定 (Complex decision-making):
   這類流程涉及細緻的判斷、例外處理或情境感知決策。例如，客服場景中的退款審批，需要根據客戶歷史、產品狀態等多重因素綜合判斷。
2. 難以維護的規則 (Difficult-to-maintain rules):
   當系統的規則集變得龐大而錯綜複雜時，任何更新都可能成本高昂且容易出錯。例如，對供應商進行安全審查，其規則可能橫跨數百頁文件，代理人能更靈活地消化和應用這些規則。
3. 高度依賴非結構化數據 (Heavy reliance on unstructured data):
   凡是需要解釋自然語言、從文件中提取意義或與使用者進行對話式互動的場景，都非常適合代理人。例如，處理房屋保險理賠，需要從客戶陳述、評估報告等非結構化文件中提取關鍵資訊。

在確定了合適的應用場景後，下一步便是理解建構一個可靠代理人所需的核心組件。

第二節：打造可靠代理人的三大基石

任何強大的代理人系統都建立在三個核心組件之上。它們共同決定了代理人的能力邊界與行為模式。本節將深入探討這三大基石——模型、工具與指令——並提供如何有效配置它們的實用建議，這是確保代理人行為可靠、可預測的關鍵。

核心組件分析

一個代理人的基礎架構由以下三個部分組成：

1. 模型 (Model): 驅動代理人推理與決策的大型語言模型（LLM）。
2. 工具 (Tools): 代理人可用於與外部系統互動以採取行動的函式或 API。
3. 指令 (Instructions): 定義代理人行為、目標與限制的明確指南與護欄。

模型選擇策略

不同的模型在處理任務的複雜度、延遲和成本之間存在權衡。並非所有任務都需要最強大的模型；簡單的意圖分類可能由一個更小、更快的模型高效處理，而複雜的決策（如是否批准退款）則可能需要更強大的模型。

一個專業且有效的模型選擇策略應遵循以下三步驟方法：

1. 建立評估基準 (Establish evals for a baseline): 首先，使用能力最強的模型為每個任務建立性能基準。設計一套正式的評估（evals）標準，以量化代理人的表現。
2. 達成準確度目標 (Meet accuracy targets): 專注於利用現有最佳模型來達到您預設的準確度目標。在性能達標之前，不應過早進行成本或速度的優化。
3. 優化成本與延遲 (Optimize for cost and latency): 在滿足準確度目標後，再逐步嘗試用較小的模型替換，同時持續監控評估指標，確保性能不低於可接受的水平。

工具的定義與類型

工具是擴展代理人能力的關鍵，使其能夠與真實世界的應用程式和系統互動。對於缺乏 API 的傳統系統，代理人甚至可以透過電腦使用模型（computer-use models）直接與其圖形使用者介面（UI）互動，如同真人操作一般。廣義上，代理人所需的工具可分為三種類型：

指令配置的最佳實務

高品質的指令對於代理人的決策品質至關重要，它能減少模糊性，從而降低錯誤率。撰寫有效的代理人指令時，應遵循以下四個最佳實務：

• 善用現有文件 (Use existing documents):
  將組織內現有的標準作業流程（SOP）、客服腳本或政策文件，轉化為 LLM 能夠理解的清晰指令。
• 提示代理人分解任務 (Prompt agents to break down tasks):
  引導代理人將一個複雜的目標拆解成更小、更具體的步驟，這有助於模型更好地遵循指示並減少歧義。
• 定義明確的行動 (Define clear actions):
  確保指令中的每一步都對應一個具體的行動或輸出。例如，明確指示代理人「向使用者詢問訂單號碼」或「呼叫 API 以獲取帳戶詳情」。
• 涵蓋邊界案例 (Capture edge cases):
  預測真實世界互動中可能出現的各種變化，例如使用者提供不完整的資訊或提出意外問題，並在指令中包含處理這些情況的條件式步驟。

在掌握了這三個基礎組件後，接下來需要考慮如何將它們組織起來，以有效執行完整的工作流程。

第三節：從單一到多體：代理人系統的協同運作模式

「協作（Orchestration）」是將代理人的基礎組件（模型、工具、指令）串連起來以執行工作流程的模式。選擇正確的協作模式是實現系統擴展性與高效運作的核心。本節將探討兩種主要的協作模式——單一代理人與多代理人系統，並分析其各自的適用情境與設計原則。

單一代理人系統 (Single-agent systems)

最直接的協作模式是單一代理人系統。透過不斷為其增加新工具，單一代理人可以處理越來越多的任務，同時保持較低的系統複雜性，並簡化評估與維護工作。

因此，我們的通用建議是：先最大化單一代理人的能力。

然而，當系統變得過於複雜時，拆分就成為必要。以下是考慮將單一代理人拆分為多個代理人的兩個實際準則：

• 複雜的邏輯 (Complex logic): 當指令中包含大量條件分支（if-then-else），使得提示變得難以擴展和維護時。
• 工具過載 (Tool overload): 問題的核心不在於工具的數量，而在於其功能的相似性與重疊性。有些系統能成功管理超過 15 個定義明確、功能獨特的工具，而另一些系統卻難以應對少於 10 個功能重疊的工具。當改善工具描述和參數仍無法提升性能時，就應考慮拆分。

多代理人系統 (Multi-agent systems)

當單一代理人不足以應對時，可以採用多代理人系統。儘管設計方式多樣，但實踐中浮現出兩種廣泛應用的模式：

• 管理者模式 (Manager pattern):
  此模式由一個中央的「管理者」代理人，透過工具調用的方式，來協調多個處理特定任務的專業代理人。管理者負責接收使用者請求、拆解任務、分派給合適的專家，並將結果整合成一致的回應。此模式非常適合需要由單一代理人控制整體工作流程並直接與用戶互動的場景。
• 去中心化模式 (Decentralized pattern):
  在此模式中，多個代理人作為對等的節點運作，它們根據各自的專業領域相互「交接（handoff）」任務。一個代理人完成其部分後，會將控制權連同當前狀態完全轉移給下一個代理人。此模式適合不需要中央控制，而是讓各專業代理人完全接管特定階段任務的場景，例如對話分類與轉接。

無論系統架構多麼複雜，確保其安全、可控地運行，都是部署前必須解決的關鍵問題。

第四節：建立安全網：為您的代理人設置關鍵護欄

「護欄（Guardrails）」是任何生產級 LLM 部署中的關鍵組件，其重要性不容忽視。它們如同安全網，用於管理資料隱私、品牌聲譽等風險，確保代理人能夠安全、可預測地運行。本節將探討不同類型的護欄，以及如何透過分層防禦機制來建構一個更具韌性的代理人系統。

護欄的類型

將多種類型的護欄結合使用，可以建立一個層層防護的縱深防禦體系。以下是幾種關鍵的護欄類型：

• 相關性分類器 (Relevance classifier):
  確保代理人的回應保持在預期的範圍內，過濾掉與主題無關的查詢。
• 安全分類器 (Safety classifier):
  偵測不安全的輸入，例如試圖繞過系統限制的「越獄（jailbreaks）」或「提示注入（prompt injections）」。
• PII 過濾器 (PII filter):
  審查模型的輸出，防止個人身份資訊（Personally Identifiable Information）被不必要地暴露。
• 審核機制 (Moderation):
  標記有害或不當的輸入內容，如仇恨言論、騷擾或暴力，以維持安全的互動環境。
• 工具安全措施 (Tool safeguards):
  根據工具的風險等級（例如：唯讀 vs. 寫入、操作是否可逆、財務影響）觸發不同的安全檢查，例如在執行高風險功能前暫停並請求確認。
• 基於規則的保護 (Rules-based protections):
  使用黑名單、正規表示式（regex）或輸入長度限制等確定性措施，來防禦已知的威脅，如 SQL 注入。
• 輸出驗證 (Output validation):
  透過提示工程與內容檢查，確保代理人的回應符合品牌價值與語氣，防止損害品牌形象的輸出。

規劃人類介入機制

在代理人部署的初期，人類介入是提升其現實世界性能、同時不損害用戶體驗的關鍵保障。它能幫助團隊識別失敗模式、發現邊界案例，並建立穩健的評估循環。

通常，有兩個主要時機需要觸發人類介入：

1. 超出失敗閾值 (Exceeding failure thresholds):
   當代理人重試次數過多或在多次嘗試後仍無法理解用戶意圖時，應將對話升級給人類處理。
2. 高風險操作 (High-risk actions):
   在代理人執行敏感、不可逆或高風險的操作時（例如：取消用戶訂單、授權大額退款），應觸發人類監督或審批，直到對代理人的可靠性建立足夠的信心。

透過上述框架，我們已經涵蓋了從概念到部署的關鍵環節，現在讓我們總結全文。

結論

AI 代理人標誌著工作流程自動化的一個新時代。它們能夠在模糊的資訊中進行推理，跨越多個工具採取行動，並以高度的自主性處理複雜的多步驟任務。與簡單的 LLM 應用不同，代理人能夠端到端地執行工作流程，使其特別適用於涉及複雜決策、非結構化數據或脆弱規則系統的場景。

要打造可靠的代理人，需從堅實的基礎開始：將強大的模型與定義良好的工具和清晰的指令相結合。從單一代理人系統起步，僅在必要時才演進至多代理人架構。在每個階段，護欄都至關重要——從輸入過濾到人工介入——以確保代理人在生產環境中安全、可預測地運行。

通往成功部署的路徑並非一蹴可幾。最佳策略是從小處著手，與真實用戶一同驗證，並隨著時間逐步增強其能力。 透過這種迭代方法，企業可以發揮代理人真正的商業價值，不僅是自動化單一任務，更是以智慧和適應性來自動化整個工作流程。

如果您正在為您的組織探索代理人，或準備進行首次部署，歡迎隨時與我們聯繫。OpenAI 團隊可以提供專業知識、指導和實踐支持，以確保您的成功。

資料來源

• Excerpts from "a-practical-guide-to-building-agents.pdf" by OpenAI.