1
定義任務
設定邊界、完成標準與人工檢查點。
Agent 工程
AI Agent 開發
使用 MCP、function calling、retrieval、memory 與可靠的多步驟執行模式來建立可使用工具的 agent。
從 prompt 示範進階為可觀測的 agent 工作流程。
結構化學習路徑
依照開發者的實作順序學習。
從決策開始，進入實作，最後完成上線檢查。
2
連接工具
使用 tool calling 或 MCP，搭配嚴格的 schema 與權限。
3
加入上下文
結合 retrieval、memory 與穩定的快取指令。
4
評估執行
衡量每個任務的完成率、更正次數、延遲與成本。
使用情境
建立儲存庫 agent
在 agent 回報完成之前，先為它提供受限目標、儲存庫工具與明確的驗證步驟。
先進行唯讀探索
範圍限定的寫入權限
工具結果驗證
建置與測試證據
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AEO 就緒解答
常見問題
AI agent 與 chatbot 有何不同？
agent 可以在多個步驟中選擇並執行工具，同時追蹤狀態以達成定義好的結果。
agent 何時應該使用 memory？
只有在資訊必須跨步驟或跨會話保留時才使用 memory；請將暫時性的推理與持久的使用者事實分開。