在前幾天，我們完成了 OpenAI 與 Gemini API Key 的註冊與設定。
今天，我們要讓 Agent 不再靠繁瑣的 if/else 判斷，而是用 LLM 來理解指令與決策。

這樣做的好處是：

• 減少硬編碼：不用每個指令都寫 if/elif/else
• 決策更靈活：Agent 能理解自然語言，根據意圖回應
• 擴充更容易：新增功能只要調整提示詞，而不必改整個程式邏輯

換句話說，LLM 讓 Agent 的「智慧感」大幅提升 🚀

🔹 核心概念

1. 替代 if/else 的決策

   • 過去每個指令都靠 if/else 判斷
   • 現在把「判斷邏輯」交給 LLM，用自然語言描述規則

2. Gemini API 作為智慧核心

   • 使用 chat/completions API 呼叫 Gemini 模型
   • 將使用者輸入與提示詞送給 LLM，取得回覆

3. 互動循環 (Loop)

   • 使用者輸入自然語言
   • Agent 將輸入傳給 LLM，獲得判斷或回覆
   • 保持對話感與操作感

Python 實作：「LLM 決策型 Agent」

# LLM Agent with Gemini
import google.generativeai as genai

# 設定 Gemini API 金鑰（請使用完整的有效金鑰）
genai.configure(api_key="YOUR_GEMINI_API_KEY")

# 初始化模型
model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

# 開始對話
chat = model.start_chat(history=[])

def llm_decision_agent(user_input):
    try:
        response = chat.send_message(user_input)
        return response.text
    except Exception as e:
        return f"錯誤：{e}\n請檢查你的 Gemini API 金鑰是否正確。"

def agent_loop():
    print("嗨！我是你的 LLM Agent（Gemini 驅動）。")
    print("輸入 '離開' 結束對話。")

    while True:
        user_input = input("\n請輸入指令： ")
        if user_input.lower() == "離開":
            print("掰掰～祝你今天順利！")
            break
        result = llm_decision_agent(user_input)
        print(result)

# 執行 Agent
agent_loop()

✅ 升級重點

1. 告別 if/else：直接把「決策」交給 LLM
2. 自然語言互動：輸入「今天有什麼新聞？」或「告訴我一個生態景點」，都能理解
3. Gemini 模型支援：運用 Google Gemini 的強大能力，讓 Agent 更靈活

💡 小提醒

• 這個 LLM Agent 仍然可以搭配我們前面學的「規則型 Agent + 外部功能」，
  例如查天氣、計算倒數日、格式化數字。
• 先練好這個 LLM 決策模式，再整合到 FastAPI 或 LangChain，就能做成更完整的智慧型 Agent 服務。