前六天我們在基礎型Chatbot上完成了提示詞框架、動態變數以及冷啟動引導，但單純的問答機器人有一個無法忽視的硬傷：模型的知識只停留在訓練截止日，遇到即時資訊或最新技術只能「盲猜」或「產生幻覺」。

為了讓顧問具備查閱外部世界資料的能力，今天正式跨入真正的 Agent（代理） 架構，為它裝上第一隻「手」——聯網搜尋工具。

架構升級：為什麼必須使用 Agent？

在Dify的設計中，基礎Chatbot屬於被動接收並回答的單向流程；而 gent則是奠基於 ReAct（Reasoning + Acting，推理與行動）架構。

當使用者丟出問題時，Agent不會立刻急著瞎掰答案，而是會經歷三個步驟：

1. Thought（思考）：分析使用者意圖，判斷現有記憶是否足夠
2. Action（行動）：若資訊不足，主動發起 Tool Calling（工具調用），將搜尋關鍵字送往外部API（如 DuckDuckGo）
3. Observation（觀察）：閱讀工具抓回來的即時網頁結果，綜合整理後給出精準回覆

實作流程：零程式碼外掛 DuckDuckGo 工具

1. 建立Agent應用：在Dify首頁選擇「建立空白應用」，明確勾選具備自主推理能力的Agent類型，命名為 Dev-Advisor-Agent
2. 配置顧問提示詞：在上方提示詞加入明確的角色邊界與工具調用原則：

#角色設定
你是一位資深的全端工程師與系統架構顧問。

#能力與原則
1. 當使用者詢問最新技術、發布版本或你不確定的即時資訊時，請務必主動調用搜尋工具查詢。
2. 保持回答條理分明、架構清晰。
掛載搜尋工具：在左側面板點擊「工具」旁的「+ 新增」，安裝開箱即用、無須配置 API Key 的 DuckDuckGo Search，並確認開關呈現啟用狀態（1/1 啟用）。

3. 掛載搜尋工具：在左側面板點擊「工具」旁的「+ 新增」，安裝開箱即用、無須配置 API Key 的 DuckDuckGo Search，並確認開關呈現啟用狀態（1/1 啟用）

實測驗證：驗證自主調用機制
點擊「發布更新」後，在右側除錯視窗送出一道需要即時查詢的技術題：

「請幫我搜尋並整理 Java 21 LTS 之後發布的最新版本重點特性有哪些？」

如實測截圖所示，AI沒有直接給出預設的舊記憶，而是在回答開頭跳出了 已使用 ddgo_search > 的調用標籤！點開能看到它自主提煉搜尋關鍵字、向 DuckDuckGo 發送請求並解析內容的完整軌跡，最後產出結構條理分明的技術報告。

今日心

其實操作下來非常單純，本質上就是幫 Agent 安裝了一個搜尋工具。不過好處很直接：至少之後問它比較新的技術時，它會自己先去查，不會只拿兩三年前的舊資料來應付。

但光靠網路搜尋還是有局限，很多平常自己寫的筆記、專案規格或內部資料，網路上根本查不到。明天Day8就來接 知識庫（RAG），把手邊現有的文件匯入進去，看看怎麼讓它直接參考這些內容來回答。