前幾天開始了解 AI Agent 與 Agentic Workflow，也知道 Agent 可以透過工具執行任務。

但如果真的要自己建立一個 Agent，我開始產生另一個問題：

一個 AI Agent 到底是由什麼組成的？

經過研究後，我發現可以用一個很簡單的方式來理解：

Model 是大腦，Tools 是手，而 Workflow 則是行動的方式。

首先是 Model。

Model 負責理解使用者的需求、分析目前的狀況以及做出決策。例如使用者告訴 Agent：「幫我找出這個 API 的 Bug」，Model 就需要理解這個目標，並判斷接下來應該做什麼。

接著是 Tools。

Model 本身不能直接讀取檔案、執行程式或查詢資料庫，所以需要透過 Tools 來完成這些事情。這也就是前幾天提到的 Tool Calling。

最後是 Workflow。

Workflow 負責把 Model 和 Tools 串起來，讓 Agent 可以不斷進行：

使用者提出目標
      ↓
Model 分析
      ↓
決定使用 Tool
      ↓
Tool 執行
      ↓
取得結果
      ↓
Model 再次分析
      ↓
是否完成？
  ↓       ↓
 否       是
 ↓        ↓
繼續     回傳結果

這樣看下來，我開始發現 Agent 並不是單純「放一個 AI 模型進去」就完成了。

真正讓 Agent 能夠工作的，是 Model + Tools + Workflow 三者之間的配合。

如果把它比喻成人：

Model 就像大腦，Tools 就像手腳，而 Workflow 就像做事情的方法。

大腦負責思考，手腳負責行動，而工作流程則決定接下來該怎麼做。

理解這個架構之後，我開始比較能看懂 Claude Code 為什麼可以完成這麼多開發工作。因為它不只是單純使用一個 AI 模型，而是把模型、工具以及一套 Agentic Workflow 結合起來。

明天研究主題:開始認識 Claude Code