前七天我們把 Python 的基本骨架都走過一遍了：變數、判斷、迴圈、List、Dictionary、Function。到這裡為止，我們寫的程式有一個共同特徵——只要有一個地方出錯，整支程式就直接停掉。

這在練習的時候沒什麼感覺，反正改一改再跑一次就好。但如果把場景換成後面要做的「生活助理」，情況就完全不一樣了：

使用者說「幫我安排明天的行程」，助理去抓天氣 API，結果剛好網路斷線。

如果程式直接崩潰，使用者看到的就是一大串紅字，而不是「抱歉，我現在拿不到天氣資料，先幫你排其他的」。

一個會自主做事的 Agent，最重要的能力之一就是在事情出錯時還能繼續往下走。今天就來處理這件事。

一、錯誤是什麼？

Python 的錯誤大致可以分成兩種：

1. 語法錯誤（SyntaxError）：你程式碼寫錯了，Python 根本讀不懂，連跑都跑不起來。

if x = 5:      # 應該是 ==
    print("hi")

這種錯誤只能自己改，沒得救。

2. 執行時錯誤（Exception）：程式碼本身是合法的，但執行到某一行的時候出事了。

numbers = [1, 2, 3]
print(numbers[10])        # IndexError：索引超出範圍

data = {"name": "Alice"}
print(data["age"])        # KeyError：字典裡沒有這個 key

print(int("abc"))         # ValueError：字串轉不成數字

print(10 / 0)             # ZeroDivisionError：除以零

今天要處理的是第二種。這類錯誤的共同點是：它跟「當下的資料」有關，不是跟「程式碼」有關。而 Agent 面對的資料永遠來自外部（使用者輸入、API 回應、檔案內容），所以這種錯誤是必然會發生的。

二、try / except：先試試看，出事再說

基本語法長這樣：

try:
    # 有可能出錯的程式碼
    result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
    # 出錯時要做的事
    print("不能除以零喔")

執行流程是：

1. Python 先執行 try 區塊裡的程式碼。
2. 如果順利跑完，就跳過 except，繼續往下。
3. 如果中途出錯，而且錯誤型態符合 except 後面寫的，就跳到 except 區塊執行。
4. 整支程式不會停下來。

我們把 Day 2 練習過的「讓使用者輸入數字」改寫看看：

def ask_number(prompt):
    while True:
        try:
            return int(input(prompt))
        except ValueError:
            print("請輸入數字，例如 25")

age = ask_number("請輸入年齡：")
print(f"你今年 {age} 歲")

以前使用者只要不小心打了「二十五」，程式就爆掉。現在它會禮貌地再問一次。

這個「出錯就重問」的模式，其實就是 Agent 最原始的**重試（retry）**邏輯。

三、多種錯誤分開處理

一段程式碼可能有很多種出錯方式，我們可以寫多個 except：

def divide(a, b):
    try:
        return int(a) / int(b)
    except ValueError:
        print("輸入的不是數字")
        return None
    except ZeroDivisionError:
        print("除數不能是 0")
        return None

print(divide("10", "2"))    # 5.0
print(divide("10", "abc"))  # 輸入的不是數字 → None
print(divide("10", "0"))    # 除數不能是 0 → None

Python 會由上往下比對，第一個符合的 except 會被執行，其他就跳過。

如果你想一次抓多種：

except (ValueError, ZeroDivisionError):
    print("輸入有問題")

四、else 與 finally

完整的結構其實有四個部分：

def read_config(path):
    try:
        f = open(path, "r", encoding="utf-8")
        content = f.read()
    except FileNotFoundError:
        print(f"找不到檔案：{path}")
        return None
    else:
        # 沒有出錯才會執行
        print("讀取成功")
        return content
    finally:
        # 不管有沒有出錯，都一定會執行
        print("這行一定會跑")

• else：try 區塊沒有出錯時才執行。
• finally：不管如何都會執行，通常用來做「收尾」，例如關閉檔案、關閉連線。

對 Agent 來說，finally 特別有用——不管這次工具呼叫成功或失敗，我們都想把「這次做了什麼」記錄下來。

五、取得錯誤的詳細內容

只印「出錯了」對除錯沒什麼幫助。我們可以把錯誤物件接起來：

try:
    value = int("abc")
except ValueError as e:
    print(f"發生錯誤：{e}")
    # 發生錯誤：invalid literal for int() with base 10: 'abc'

as e 把錯誤物件綁到變數 e，印出來就是 Python 給的錯誤訊息。

如果你想抓「任何錯誤」，可以用 Exception：

try:
    do_something()
except Exception as e:
    print(f"未預期的錯誤：{type(e).__name__}: {e}")

⚠️ 但要小心：except Exception 會把所有錯誤都吞掉，包括你自己寫錯的 bug。平常盡量寫明確的錯誤型態，只有在「最外層」（例如整個 Agent 的主迴圈）才用它當最後一道防線。

六、主動丟出錯誤：raise

有時候「合法但不合理」的情況，Python 不會報錯，但我們希望它報錯：

def set_temperature(celsius):
    if celsius < -273.15:
        raise ValueError("溫度不能低於絕對零度")
    return celsius

raise 會主動製造一個錯誤。這在寫 Function 的時候很重要：與其讓錯誤的資料默默往下流，不如在源頭就擋下來。

搭配 Day 7 的 Function 概念，一個「好工具」應該要有明確的邊界檢查：

def get_weather(city):
    if not isinstance(city, str) or not city.strip():
        raise ValueError("city 必須是非空字串")
    # ...實際查詢邏輯

七、把這一切連到 Agent

現在把今天的東西放進 Agent 的脈絡裡。

一個 Agent 在執行任務時，大致是這樣的流程：

使用者輸入 → 決定要用哪個工具 → 執行工具 → 拿到結果 → 回覆

每一個箭頭都可能出錯：

所以我們希望的不是「不會出錯」，而是「出錯時 Agent 知道自己出錯了，並且能把這件事變成下一步的判斷依據」。

用今天學到的東西，可以先寫出一個雛形：

def run_tool(tool_name, tools, arguments):
    """執行工具，並把錯誤轉換成可以回報給模型的文字。"""
    if tool_name not in tools:
        return {"ok": False, "error": f"沒有名為 {tool_name} 的工具"}

    try:
        result = tools[tool_name](**arguments)
    except ValueError as e:
        return {"ok": False, "error": f"參數有問題：{e}"}
    except Exception as e:
        return {"ok": False, "error": f"工具執行失敗：{type(e).__name__}: {e}"}
    else:
        return {"ok": True, "result": result}


# 用法
def get_weather(city):
    if city == "火星":
        raise ValueError("這個城市不在地球上")
    return f"{city} 今天晴天 26 度"

tools = {"get_weather": get_weather}

print(run_tool("get_weather", tools, {"city": "台北"}))
# {'ok': True, 'result': '台北 今天晴天 26 度'}

print(run_tool("get_weather", tools, {"city": "火星"}))
# {'ok': False, 'error': '參數有問題：這個城市不在地球上'}

print(run_tool("查星座", tools, {}))
# {'ok': False, 'error': '沒有名為 查星座 的工具'}

注意這裡的關鍵設計：錯誤沒有讓程式停下來，而是變成一段可以被閱讀的文字。

後面（Day 21、22）我們會看到，這段文字可以原封不動地丟回給 AI，讓它知道「剛剛那個工具失敗了，原因是 XXX」，然後它可以自己決定要換一個工具、換一組參數，還是直接告訴使用者做不到。

這就是「自主決策」的起點——Agent 要能看見失敗，才有辦法繞過失敗。

八、一個小練習

試著把 Day 6 寫過的「待辦清單」加上例外處理：

todos = []

def add_todo(title, priority):
    if not title.strip():
        raise ValueError("標題不能是空的")
    if priority not in ("高", "中", "低"):
        raise ValueError(f"優先度只能是 高/中/低，你給的是 {priority}")
    todos.append({"title": title, "priority": priority, "done": False})
    return todos[-1]


for title, priority in [("買牛奶", "高"), ("", "中"), ("運動", "超高")]:
    try:
        item = add_todo(title, priority)
        print(f"已新增：{item['title']}")
    except ValueError as e:
        print(f"新增失敗：{e}")

print(f"\n目前有 {len(todos)} 筆待辦")

輸出：

已新增：買牛奶
新增失敗：標題不能是空的
新增失敗：優先度只能是 高/中/低，你給的是 超高
目前有 1 筆待辦

三筆資料裡有兩筆有問題，但程式完整跑完了。這就是我們要的。

小結

今天講的是一個很基礎、但常常被略過的東西：例外處理。

• try / except 讓程式在出錯時能繼續往下走
• else / finally 幫你把「成功才做」和「一定要做」分開
• raise 讓你在源頭主動擋下不合理的資料
• 把錯誤轉成文字訊息而不是讓它中斷程式，是 Agent 能「知道自己失敗了」的前提

明天要講檔案讀寫——讓程式的記憶不再只存在於記憶體裡，關掉之後還記得住。這也是 Agent 長期記憶的第一步。

我們明天見。