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上一集大概跟大家介紹了什麼是 AI Agent、什麼不是 AI Agent，還有如何在 n8n 裡新增 AI Agent 節點。AI Agent 雖然有點厲害，但它還是有一些問題要處理...

問題 1：被困在密閉房間的天才

AI Agent，或者更精確地說是「大語言模型（LLM）」，LLM 在被訓練完之後，它就是固定的那麼聰明（或者你也可以說它就是固定這麼笨）。在沒有額外的訓練的的前提下，它沒有辦法變聰明或變笨，它的智商或能力就固定在那個地方了。

重點是，它也沒有辦法感知到外面的世界。

所以你可以想像成，LLM 就是一個讀很多書的小天才，非常非常聰明的天才，但卻被關在一個小房間裡面。這個房間很可怕，沒有門、沒有窗戶、沒有電視、網路、沒有時鐘，雖然不會餓死，但就只能在這個房間裡面行動。

待在這樣的房間裡，不會知道太陽什麼時候升起什麼時候落下，也就沒辦法知道今夕是何夕

測試：詢問時間

讓我們實際測試看看。我問 AI Agent：「今天現在幾點幾分？」，它可能會隨便回應一個時間，這很明顯是不正確的，你看看，即使是這麼聰明的 AI 卻連現在幾點都不知道。

解決方案：給 AI Agent 工具

怎麼辦？我們可以給 AI Agent，或者說給這個大語言模型額外的能力，給它一些工具，讓它可以開始有能力跟外面溝通。

舉個例子，我們可以給他一個時鐘，把這個時鐘放在房間裡面，它就會知道今天幾月幾號、現在幾點幾分了。

在 n8n 中，我們可以在 AI Agent 的右手邊看到一個叫做 Tool 的接口。我們可以在這裡掛一些工具，其中有一個 n8n 內建的日期工具。找到「Day & Time Tool」，應該不用太多設定，掛上去就能用。

現在我們有這個工具了，再次問讓我們再來問問看：「今天是幾月幾號？」

「今天是 9 月 28 號」，Good，這個小天開始知道這個世界長什麼樣子了！

添加更多工具：RSS 新聞工具

再來加一個工具，之前我們有介紹過 RSS 節點，透過這個節點來抓取總統府新聞稿的資料，在這裡也可以把 RSS 節點當作一個工具來用。

不過這裡可能需要額外再做一些事，需要簡單描述一下這個工具是做什麼的，不然光是 RSS Read，我們這位小天才不一定能知道這是什麼。所以我在工具的 description 欄位填上「總統府新聞稿」，同時也把這個工具改名叫「News」。

講清楚、說明白，就是為了讓這位小天才知道這個工具是做什麼的。掛上 RSS 工具後，我可以對它提問：「總統府最近有什麼新聞嗎？」，然後整個流程大概會像這樣：

聊天室輸入訊息
→ 把訊息送給 AI Agent
→ 大語言模型（這裡是 Google Gemini）開始進行思考...
→ 判斷是否需要調用工具
→ 如果需要，調用工具（這裡是 RSS 節點）
→ RSS 節點取得資料，把資料交回給大語言模型
→ 大語言模型把原始資料整理一下，再回傳給 AI Agent
→ 回傳給聊天室

最後就能看到整理好的總統府新聞稿：

9 月 27 號副總統去花蓮勘災

整個流程看起來很複雜，而且以前可能需要工程師才做的到，現在你已經可以自己做出來了。

AI Agent 的重點在於，在過程中如果它認為需要去調資料時，就會自動幫你調資料。你也不用明確告訴他「去總統府網站首頁幫我查新聞」，我們只是問「總統府最近有沒有什麼新聞」，它就自己想辦法解決，這，才叫 AI Agent。

我們給它工具之後，它可以變得更厲害、變得更聰明，但是... 另一個問題是它的記性好像不是很好。

問題 2：沒有記憶功能

AI Agent 的記憶力非常的差，或說，它根本沒有記憶的能力。讓我繼續跟它聊天，我先問說：「我是阿龍」。

它回應：「哈囉你好，有什麼我可以為你服務嗎？」

然後接著問：「我是誰？」

結果呢？他不會知道我是誰。我才剛講完，但它卻答不出來。

為什麼會有記憶問題？

會有這個情況的原因是因為，以目前的 AI Agent 的設計來說是沒有能力可以記得上下文的對話。

什麼叫「上下文（Context）」？上下文就是我們在聊天的過程中，我跟你說「好」，你會知道我在好什麼事情。但如果旁邊突然有個人進來，他不知道我們的情境是什麼，這個「好」他就不會知道是在好什麼東西。

所以整個跟 AI 的對話過程，這個上下文，或說情境，是很重要的東西，有了上下文，AI 才有辦法知道我們這段對話在聊什麼。

可是很明顯，我們現在這隻 AI Agent 並沒有這個能力。

前面有提到，大模型在經過訓練之後，它就會被封裝到一個空間裡面，沒有特別的訓練的話，新的資訊是進不來的。也就是我們剛才這些對話，是不會進到這個大語言模型裡面的。

那要怎樣讓他可以記得我們講的話？就是幫他加記憶體。記憶體有分好幾種，有簡單的記憶體也可以存到資料庫裡，我這裡選擇比較簡單的做法。

把記憶體掛上去之後再跟它對話，它就會記得我剛才說我是誰，並且回答「你是阿龍」。

到這裡，你可能覺得這個 AI Agent 看起來很好玩，但是我可以拿來幹嘛？

想像一下，目前 AI Agent 的訊息來源可能只是一個聊天訊息，但也有可能是另外的資料來源。例如我們在前幾集介紹的 Line。如果把 Line 的訊息串進 AI Agent，那就有很多有趣的應用了...

下一集：Line 記帳機器人

所以下一集，我們就要來把我們前面曾經學過的東西：

• Line 的訊息通知
• 把 Google Sheet 當作資料庫
• 最後再加上 AI Agent

全部摻在一起做撒尿牛丸... 啊，不是，是做一個 Line 記帳機器人。只要跟 Line 機器人聊天，我們就可以叫它來幫我們記帳了，應該滿有趣的...吧 :)