LLM Agent 的開發流程：從基礎到互動式 UI

這一週我們完整學會了 LLM Agent 的開發流程，從基礎到互動式 UI：

• Chain + PromptTemplate
• 問答型 AI 助手（RetrievalQA）
• 加入工具，讓 Agent 能計算或查資料
• Gradio 互動界面

一、規則型 Agent vs LLM Agent

二、這週核心心得

1. LLM 只是智慧核心

   • 負責理解指令、推理與判斷
   • 但光靠 LLM，AI 不能查資料或記憶上下文

2. LangChain 提供架構

   • Chains → 串接多步驟流程
   • Memory → 記憶對話或任務上下文
   • Tools → 接 API 或 Python 函式
   • Agents → LLM 自動決策行動

3. Gemini + LangChain 實作心得

   • 可以直接用 Gemini LLM 做問答、串工具、做互動
   • 不受限於 OpenAI，保持彈性
   • 配合 Gradio，輕鬆建立 Web 介面

三、下一步展望

• 規則型 Agent 適合「固定流程」
• LLM Agent 適合「智慧化、自動化、多步驟任務」
• 下一週可以探索：記憶進階應用、長上下文管理、多工具整合
• 目標：打造更智慧、更能自主思考的 AI 助手

四、小結語

第二週的學習目標達成 ✅：

• 從 單步 Chain → 問答 RetrievalQA → 工具整合 Agent → 互動式 UI
• LLM Agent 的能力比規則型更靈活，但設計時仍需考慮流程控制
• 這週的練習，為更高階的智慧型 Agent 打下基礎 🚀

在這裡，我們也看到 規則型 Agent 與 LLM Agent 的根本差異：

• 規則型 Agent：固定流程、條件判斷，適合重複性高的場景
• LLM Agent：依靠大模型推理，可靈活調用工具，處理更開放的問題

然而，即使是 LLM Agent，也會遇到一個挑戰 —— 多步驟推理。
例如「先算 A，再處理 B，最後整合 C」這類問題，如果沒有良好的思考流程，模型可能會遺漏步驟或直接給錯答案。

👉 所以，接下來我們要學習更進階的 ReAct（Reason + Act）架構，讓 Agent 能像人類一樣「先思考，再行動」，處理複雜的任務！