昨天了解了 AI Agent 和 AI Chat 的差別，最大的不同就是 AI Agent 不只是回答問題，而是可以根據目標去執行任務。

那麼問題來了：AI Agent 到底是怎麼做到「自己做事情」的？

在實務上，我認為 Agent 可以理解成一個程式框架或工作流程，它的核心就是讓 AI 可以不斷進行「思考 → 行動 → 取得結果 → 再思考」的循環。

例如，我今天給 Agent 一個目標：

「幫我找出這個 API 為什麼回傳 500。」

Agent 不一定只會分析一次就結束，而是可以按照流程不斷執行：

理解問題 → 查看程式碼 → 發現問題 → 呼叫工具 → 取得結果 → 再次判斷 → 修改程式 → 執行測試 → 確認結果

如果問題還沒有解決，它就可以繼續下一輪；如果已經完成任務，才停止這個循環。

因此，我目前對 Agent 的理解是：

Agent 就像是一個讓 AI 可以持續「思考與行動」的執行框架。

而 AI 模型本身比較像是「大腦」，負責理解與判斷；工具則像是「手」，負責執行實際操作；Agent Workflow 則負責把這些東西串在一起，讓整個流程可以持續運作!
明天研究主題:Tool Calling：讓 AI 真正「動手做事