Agent（智能代理）就是讓模型根據指令，自動決定要使用哪個工具、查什麼資料、做什麼動作，最後再回覆結果。

舉例來說：
如果問「幫我查今天台北的天氣，再幫我換算成華氏溫度。」
一般LLM（沒有Agent）只能假裝回答：
「今天台北大約 27°C，換算華氏約 80°F。」（亂猜）
有Agent時，它會呼叫天氣API查實際氣溫，呼叫計算工具換算，整理答案給予真實答案。

在LangChain中：Agent=LLM+Tools+Controller
LLM：負責理解任務、思考步驟。
Tools：外部工具，例如搜尋引擎、計算機、資料庫。
Controller：控制流程（讓模型知道何時該停止、何時執行工具）。

Agent的運作流程：
使用者輸入→思考要怎麼做→選擇適合的工具（Tool）→執行工具（像查資料、計算）→把結果回傳給LLM→產生最終回答給使用者

它不是一次生成，而是會多次循環思考，每次思考與動作都可能被多次重複，直到模型判斷問題已解決為止。這個多次循環思考的過程又叫做ReAct（Reason + Act）框架。