什麼是 LLM？
LLM（Large Language Model，大型語言模型）是一種基於深度學習的自然語言處理模型，透過在海量文本上訓練，學會了語言模式、知識關係與推理能力。它的核心是將文字轉換為向量（Vector Embeddings），並利用 Transformer 架構進行語境理解與生成。

AI Agent 與 LLM 的關係
用一句話概括：
LLM 是 AI Agent 的「智慧核心」，AI Agent 是 LLM 的「行動化外殼」。
LLM 的角色：負責「理解與推理」——它提供了語言理解、規劃推論、知識檢索、任務分解等能力。
AI Agent 的角色：負責「感知與行動」——它決定什麼時候向 LLM 提問、如何使用 LLM 的回覆，並將結果轉化為具體行動（例如操作 API、控制機器、發送郵件）。
整合方式：AI Agent 通常將 LLM 作為「決策引擎」，再搭配工具（Tools）、記憶系統（Memory）、任務管理（Task Manager）等模組，形成可長期運作的自主系統。
LLM 是 AI Agent 的大腦，想事情、規劃步驟。
AI Agent 是身體和神經系統，負責觀察環境、調用工具，讓大腦的想法真正發生。
沒有 LLM 的 AI Agent，就像沒腦的機器人；沒有 AI Agent 的 LLM，就像一個聰明但只能坐著回答問題的專家。

為什麼 LLM 與 AI Agent 要結合？
LLM 提升靈活性：AI Agent 不必預先寫死規則，而是讓 LLM 根據情況即時規劃。
AI Agent 提升可行性：LLM 雖然能想，但不能直接動手，Agent 讓它能「做事」。
持續學習與適應：LLM 負責思考，Agent 負責收集經驗並回饋，形成持續優化。