核心運作邏輯的本質差異：
傳統 if-else 程式
決策模式：依賴固定條件判斷（if 條件成立 → 做 A，否則做 B）。

這個程式只懂「溫度高就開冷氣，否則關冷氣」，沒法根據濕度、能源成本、時間段等因素做更靈活的決策。
腳本型自動化工具
決策模式：幾乎沒有「思考」，完全照錄製或編寫的指令集執行。
設計方法：事先錄製操作流程（例如滑鼠點擊、鍵盤輸入），然後重複播放。
範例：
RPA（Robotic Process Automation）腳本：每天早上 9 點打開 Excel → 載入 CSV → 格式化數據 → 寄出 Email。
一旦 CSV 欄位變了，腳本就會錯誤或停止。
AI Agent
決策模式：透過 AI 模型與推理系統，先理解情境，再自主規劃行動步驟。
設計方法：給予「任務目標」與「可用工具」，由 Agent 自行決定操作流程。
範例：
任務：「保持室內舒適且省電」
AI Agent 的行為是：先查室外氣溫、濕度、電價 → 推算最佳溫度與風速 → 動態調整空調設定 → 如果有客人進來，再暫時提高風量。

設計理念上的差異：
傳統 if-else 程式 / 腳本型自動化工具
需人為事先想好所有情況，制定程式規則，必須人工修改程式碼才能適應新情境
透過條件判斷（if-else）一步步執行預設流程。
腳本自動化工具（如 Python script、RPA）則是照著錄好的流程去跑，例如：打開檔案 → 複製資料 → 貼到 Excel。
缺點是環境改變就容易失效，例如 UI 位置改了、資料格式不同，就會出錯。
AI Agent：
需具備感知、決策、執行、學習等能力
AI Agent 在抓取網站數據時，如果網站結構變了，它會先重新理解頁面，然後更新抓取策略，而不是直接報錯。

運作結構差異（架構層級）：
傳統 if-else / 腳本型自動化
輸入（Input） → 條件判斷 / 步驟指令 → 輸出（Output）
沒有「上下文理解」和「規劃能力」。
AI Agent
從外部世界接收資訊並理解它
針對目標設計出一系列合適的執行流程
執行決策結果，與外部世界互動
根據任務執行的結果與回饋，改進未來的決策與表現

應用場景的差別：
if-else / 腳本型自動化工具
資料格式穩定、流程固定的工作，例如每日報表、格式轉換、批次檔處理。
優點：速度快、穩定性高、開發成本低。
缺點：缺乏彈性，一旦變動就需要重新開發。
AI Agent
任務有不確定性、資訊來源多變，且需要推理與規劃的情境，例如客服對話、智能助理、跨系統協作、自動化研究任務。
優點：高度適應性、可持續學習、能處理模糊需求。
缺點：需要模型訓練、運算資源，且結果可能有不穩定性。