打造你專屬的 AI Agent・概念篇

抽象的名詞,親手做過一次就不抽象了

課程前半段的每一個概念,都做成一組對照:左邊是沒有它的世界,右邊是有它的世界。你動手,它回應;做到指定的事才算通關,不是看完就算。

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為什麼需要 Agent

AI 為什麼每次都像第一次認識你?顧問和助理差在哪?自主程度為什麼是一條光譜?四組對照。

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四大設計模式

拆步驟、Planning、Tool Use、Reflection、Multi-agent,還有「AI 到底怎麼呼叫你的 Python」。七組對照。

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零件與心跳

把助理拆成六個零件,拔掉任一個看會發生什麼;再看規劃迴圈這顆心臟怎麼跳。兩組對照加總結集卡。

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一條貫穿全課的比喻:你請了一位「AI 助理」來管記帳

接下來每個技術名詞,都對應到這位助理身上的某樣東西。點卡片看對照。

全部互動皆為確定性模擬與預錄回應,不需伺服器、不耗任何 AI 額度、不會動到你的電腦。

單元 1

為什麼需要 Agent?

先不談技術。先搞清楚一件事:你到底想請一位什麼樣的幫手。從一個你一定遇過的場景開始。

對照 1:每一次,都像第一次認識你 PPT p.4

你有沒有過這種經驗:跟 AI 講了半天你的程式,換一個對話視窗,它就全忘了。照順序按按鈕,把你的記帳工具介紹給它,然後換一個視窗看看。

💬 對話視窗 脈絡
你重新介紹專案的次數0

先把專案介紹給它:貼程式、補背景,然後請它幫忙。

對照 2:一般程式 vs Agent PPT p.11

同一個目標「幫我買晚餐」。左邊是一般程式:每一步你先寫死,像食譜。右邊是 Agent:你只給目標,它自己決定下一步,像外送員。先正常跑一次,再打開「麵店公休」跑一次。

📋 一般程式 流程你先寫死
    🛵 Agent 你只給目標

      兩邊都還沒出發。

      對照 3:直接跟 LLM 聊 vs Agent PPT p.12

      同一句話,同時問兩位。左邊是顧問:直接跟 LLM 聊,它很聰明,但只能講。右邊是助理:同一個模型,但你給了它鑰匙。差別不在模型多強,在於有沒有手能不能再跑一輪

      🗣 顧問(直接聊 LLM)只能講
      // 選下面一個問題,或自己打一句
      🔑 助理(Agent)有鑰匙・會回報
      // 同一句話會同時送到這裡
      有手?顧問 ✗助理 ✓能不能真的動你的檔案
      能再跑一輪?顧問 ✗助理 ✓看了結果之後再決定下一步
      知道界線?顧問 —助理 ✓沒有鑰匙的事,它會說做不到

      對照 4:自主程度是一條光譜,不是開關 PPT p.13

      同一個任務「幫我整理這個月的報表」。拉動滑桿,看助理的行為怎麼變、你要付出的又是什麼。

      Lv0・全手動
      你動手的時間
      你檢查與治理的成本
      助理的能力

      你希望你的專案停在哪一級?

      本課驗收(做到才算數,不是看完就算)

      親眼看 AI 失憶一次:換了視窗之後,它反問你「這個 Function 是?」
      給它一本交接本,再換一次視窗,它還記得你的專案
      「買晚餐」正常跑一次,看兩邊都完成
      打開「麵店公休」再跑一次,看一般程式卡死、Agent 改道
      同時問顧問和助理至少三個問題
      看到助理「再跑一輪」:查了第一把鑰匙,才決定用第二把
      把自主光譜五級全部拉過一遍
      替你自己的專案選一級
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      單元完成。你已經分得清:顧問只會講,助理有手、會回報,而且自主度要配得上你願意花的檢查時間。

      隨堂兩題

      Q1・ChatGPT 很聰明,為什麼它「不算」Agent?

      差別不在模型多強。你剛剛親眼看過:同一個模型,給了鑰匙、讓它能回報再決定下一步,它就變成助理了。有手 + 能再跑一輪,這兩件事才是 Agent 的分界。

      Q2・為什麼「不是越自主越好」?

      滑桿拉到 Lv4 時你看到了:助理能力最強,但「你檢查與治理的成本」那條也衝到最高。自主度是一個你選的位置,不是一個目標。本課選 Lv3:它自己選工具、看結果、再跑一輪,但你看得到每一步。

      單元 2

      四大設計模式:一個 Agent 怎麼疊著用

      吳恩達老師整理的四大模式:Planning、Tool Use、Reflection、Multi-agent。這一課每個模式都做成「有它 vs 沒有它」的對照,你會親手體驗沒有它時哪裡會痛。

      對照 5:為什麼「拆步驟」這麼重要 PPT p.14

      兩邊做同一件事、埋了同一個錯。左邊一口氣做完五件事,你要從一大包結果裡把錯找出來(點你認為錯的那一行)。右邊一次只做一件、每件 Check 一次。

      ✗ 一次叫 AI 全部做完 五件事一包
      // 按「執行」,五件事會一口氣做完,結果全部丟給你
      你點了 0 次才找到錯
      ✓ 一次只讓 AI 做一件事 每步 Check

        兩邊都還沒執行。提示:錯是同一個,一邊要你找,一邊自己會亮。

        對照 6:四大模式怎麼疊起來用 PPT p.15・p.25

        四大模式不是四選一,是積木。點每一塊看它在「請助理」的世界裡是什麼;切換「任務很複雜」看第四塊什麼時候才會出現;按「跑一輪」看一個成熟 agent 一輪用了幾塊。

        給目標「整理這個月報表」
        ① Planning先想路線
        ② Tool Use動手做
        ③ Reflection做完自己檢查
        完成了嗎?是 → Done・否 → 回到 ①
        ↩ 否:回到 Planning 再一輪
        這一輪用了 0 塊積木

        👆 點一塊積木看說明。

        對照 7:Planning,先想好路線再出發 PPT p.17

        給助理一個目標,它先把大任務拆成小任務。重點是:計畫要能被你看見、被你改。你可以拖曳、刪除、新增步驟再執行。然後切到「黑盒模式」看看看不見的計畫長什麼樣。

        🗓 助理的計畫 貼在冰箱上,你改得動
        // 還沒有計畫。選一個目標,請助理擬。
        🏃 執行紀錄
        // 執行時每一步的結果會出現在這裡

        提示:計畫裡有一步叫「預覽給你確認」。試試把它刪掉再執行,看會發生什麼。

        對照 8:Tool Use,讓 AI 長出手腳 PPT p.19

        工具不是新功能,是把你既有的函式變成 AI 叫得動的介面。左邊是你記帳工具裡本來就有的 Python 函式,每個旁邊一個「包成工具」開關;右邊是助理的鑰匙圈。沒包的函式,助理叫不到。

        🐍 你的 Python 函式(本來就有)
        🔑 助理的鑰匙圈 0 把
        // 還沒有鑰匙。把左邊的函式包成工具,鑰匙就會出現。
        // 選一個問題問助理

        先問一個問題試試,助理現在手上一把鑰匙都沒有。

        對照 9:AI 到底怎麼呼叫你的 Python? PPT p.20

        先講結論:LLM 從頭到尾沒有碰你的電腦。它像站在窗口外的翻譯,手上只有一張菜單;煮菜的是你的程式。按播放,看五步握手怎麼走,注意第三步 LLM 回的東西只是一段文字

        🙋 你
        🗣 LLM(翻譯・窗口外)
        🍳 你的程式(廚房)

          還沒開始。

          對照 10:Reflection,讓 AI 檢查自己的作業 PPT p.22

          產出初版 → 依標準自我批評 → 產出修訂版。三欄並排,右邊的 token 計數器會告訴你這件事的代價。然後把 Reflection 關掉,看初版直接寄出去會怎樣。

          ① 初版
          // 按下面「生成初版」
          ② 自評
          // 等初版出來
          ③ 修訂版
          // 等自評完成
          token 用量 0
          等待時間 0 秒

          提醒:Reflection 會讓 token 和等待時間翻倍,只放在「錯了代價很高」的步驟。

          對照 11:Multi-agent,多個專職角色協作 PPT p.24

          聽起來很厲害,但能一個人做完的事,不要拆成三個人。切換任務複雜度,看一人做和四人分工各花多久、交接了幾次。

          🧑‍💼 一個助理做 交接 0 次・0
          👥 四個專職分工 交接 0 次・0

          先跑簡單任務,再切到複雜任務跑一次。

          本課驗收(做到才算數,不是看完就算)

          在「一包做完」的結果裡,親手把錯的那一行找出來
          在逐步 Check 那邊,只重跑 Task 3 就修好
          四塊積木都點開看過
          切換「任務很複雜」,看到第四塊出現
          動手改過助理的計畫(拖曳、刪除或新增)再執行
          用黑盒模式跑一次,體會「看不見的計畫等於沒有計畫」
          問一個助理「沒有鑰匙」的問題,看它說做不到
          把對的函式包成工具後,同一個問題成功回答
          看完五步握手,並試過菜單上沒有的「畫圖表」
          Reflection 三步跑完,看 token 翻了幾倍
          關掉 Reflection 直接寄出,看老闆收到什麼
          簡單任務與複雜任務各跑一次 Multi-agent 對照
          通關
          單元完成。模式是積木,不是路線圖:你的任務缺哪一塊,就補哪一塊。

          隨堂兩題

          Q1・LLM 要「呼叫」你的 Python 函式時,它實際上做了什麼?

          你在握手五步看到了第三步那段 JSON。LLM 手上只有菜單,沒有廚房的門。所以清單上沒有的事它做不到,權限擋得住,因為動手的一直是你自己的程式。

          Q2・什麼時候該用 Reflection?

          你看過計數器了:三步跑完 token 是初版的近三倍。Reflection 是保險,保險有保費。會自我檢查的 agent 才敢讓它自己跑完,但要挑地方買。

          單元 3

          Agent 的零件與心跳

          前一課講「怎麼想」,這一課講「要蓋哪些零件」。把助理拆開來,一個零件一個零件拔掉看看;再看讓它活起來的那顆心臟。

          對照 12:Agent 的六大組成要素 PPT p.26

          六個零件都裝著的助理,交代它「把昨天的 log 整理成報表」會順利完成。拔掉任何一個再交代同一件事,看它變成什麼樣子。每拔一種都是一個對照。

          你已試過拔掉 0 種零件
          🎬 發生了什麼
          // 先決定要不要拔零件,再交代任務

          對照 13:規劃迴圈是怎麼跑起來的 PPT p.27

          迴圈是 agent 的心跳:你講一句話 → 它想下一步 → 呼叫工具 → 看結果 → 沒完成就再來一輪,呼叫 done 才停。每一輪它都重讀一次鑰匙圈,所以中途加的新鑰匙當場就能用。跑到一半試試「加一把鑰匙」。

          🫀 規劃迴圈 0 輪・上限 10
          💬使用者訊息
          🧠推理:讀鑰匙圈,選一把
          🔑呼叫工具
          📥結果回灌
          完成了嗎?
          待命
          🔑 鑰匙圈(每輪重讀)
          📜 日誌
          // 按開始

          提示:任務裡有「寄給主管」,但鑰匙圈一開始沒有寄信的鑰匙。看它怎麼處理,然後在它跑的時候把鑰匙加進去。

          第一段小結:四句話帶走 PPT p.28

          這四張卡不用點,是你在前面做到指定的事時自動點亮的。全亮代表概念站穩了,接下來就是動手蓋。

          本課驗收(做到才算數,不是看完就算)

          六個零件完整時跑一次,看它順利完成
          拔掉至少三種不同的零件,各看一次後果
          迴圈跑完一次,看它呼叫 done 才停
          跑到一半加一把新鑰匙,看它下一輪就用上
          拔掉迴圈跑一次,看它做一步就停
          通關
          單元完成。沒有迴圈,那只是一次函數呼叫,不是 agent。

          隨堂一題

          Q・你在迴圈跑到一半加了 send_email 這把鑰匙,它下一輪就用上了。為什麼?

          這就是迴圈跟一次函數呼叫的差別:一次呼叫拿到什麼清單就是什麼;迴圈每輪都重看一次自己有哪些手腳。第二段課程的「讓它成長」就是靠這個機制加工具。