而 AI Agent 的運作邏輯可歸納為四大核心流程，涵蓋從感知到學習的循環系統：

1. 感知環境（Perception）
AI Agent 首先需要理解目前所處的需求或環境狀態，包含使用者輸入、系統資料、歷史記錄與外部資訊。透過自然語言處理（NLP）、感測數據、知識圖譜與資料庫整合，AI Agent 能建立足夠的背景知識與上下文，作為決策依據。

2. 規劃與決策（Planning and Decision Making）
在蒐集資訊後，AI Agent 會運用機器學習（Machine Learning，簡稱ML）、神經網路與決策框架進行任務規劃與策略選擇。AI Agent透過推理與記憶能力，可以拆解目標、判斷優先順序，做出最符合情境的決策。

3. 執行動作（Action）
   當任務規劃完成後，AI Agent 將透過 API 串接、工具操作或指令執行等方式，完成特定工作。這些動作可能包含撰寫報告、查詢資料、控制機台，甚至自動發送郵件或任務通知。

4. 反饋與學習（Feedback and Learning）
AI Agent 會根據任務執行結果與外部反饋進行自我調整，透過強化學習（Reinforcement Learning）或歷史資料訓練來優化下一次任務表現，實現持續進化與認知增強（cognitive augmentation）。

參考資料：

1. #AI Agent 5 大類型與應用
2. [未來趨勢] AI Agent：經驗篇 — 從 Google 專家的眼中，了解更多 AI Agent
3. 大家都在說人工智慧，其實現在我們真正做的是智能增強