鐵人檔案
隨著 AI Agent 概念逐漸成熟，越來越多開發者希望讓 Agent 不只是單次回答，而是能 持續執行任務、分階段規劃、並在需要時分支決策。然而，光靠 LLM...
為什麼需要 Agent Workflow 設計？ 單一任務可能簡單，但複雜任務往往需要 分階段完成。例如：「幫我訂一趟從台北到東京的三天行程」這個需求，AI A...
AI Agent 的能力往往取決於「提示」（Prompt）的設計。雖然底層模型（LLM）本身具備強大的語言與推理能力，但若提示寫得不好，Agent 可能出現答非...
AutoGPT 是 2023 年開始廣受矚目的「自動化 AI Agent 框架」。它的核心理念是：讓大語言模型（LLM，例如 GPT-4）不只是回答問題，而是能...
設計理念：從「單一大模型」到「多角色系統」 一般 LLM Agent（例如 LangChain 的 Agent）通常是 單體式：一個模型同時負責理解需求、設計、...
什麼是 OpenAgents？OpenAgents 是一個 開放平台（open platform），專門用來建構、部署和運行各式語言 Agent（語言代理人），...
HuggingGPT 的核心理念：HuggingGPT由微軟與清華大學研究團隊提出，結合 ChatGPT 與 Hugging Face 的模型生態，透過 LLM...
LangChain 定位：最早期、最廣泛使用的 LLM Agent 框架之一。特色：提供大量模組（Chain、Agent、Tool、Memory）組合，開發者可...
AI Agent 的風險問題牽涉到 安全性、可靠性、隱私、倫理、以及社會長遠影響。 技術層面的風險不可控性與行為偏離AI Agent 在自動規劃與執行任務時，可...
Agentic Workflow 概念：指的是一種 以 AI Agent 為核心的工作流程設計方式。與傳統的「人類操作工具 → 完成任務」不同，Agentic...
