記者吳立言／綜合報導
▲OpenAI發布一份長達34頁的《AI代理實作指南》，說明如何從零打造AI代理。（圖／OpenAI）
OpenAI近日發布一份長達34頁的《AI代理實作指南》，詳細說明如何從零開始打造能自主完成任務的AI代理。這份指南不僅適合AI開發者，對於任何想用大型語言模型（LLM）打造智慧應用的創作者來說是一份寶貴資源。以下是這份指南中的10個關鍵觀點整理：
◆Agent ≠ Workflow
許多應用只是使用 LLM 完成「工作流程」（workflow），但AI代理不一樣，它是能夠自主完成任務的完整系統。
◆ 適用於複雜情境
AI代理特別適合用於需要複雜決策、動態規則處理、或非結構化資料的任務。
◆ 基本架構三元素
每個AI代理都由三大核心組成：模型（大腦）、工具（行動能力）、行為指令（任務說明）。
◆ 選對大腦
透過建立評估機制，先用強模型探索能力上限，再根據成本與速度調整模型等級。
◆ 工具是關鍵
選擇定義清楚、測試充分的工具，讓AI代理能取得資訊並執行動作。
◆ 指令要非常明確
目標、步驟、規則都要寫得清清楚楚，含糊的指令會讓AI代理表現難以預測。
◆從簡開始，再慢慢擴充
初期可從單一AI代理搭配數個工具開始，不需一開始就用多 Agent 系統。
◆使用多個代理時
可採用「經理制」讓主AI代理指派任務給專家代理，也可互相接力完成任務。
◆ 設立防護機制很重要
檢查使用者輸入、過濾敏感資訊、阻擋風險行為，避免AI代理自行暴衝出問題。
◆ 留好備案
一開始就要從小規模測試出發，並考慮當 AI代理卡關或判斷失誤時，人類介入的機制。
這份指南不只是技術手冊，更像是AI代理開發的作戰地圖。從工具選擇、模型搭配到安全設計，每一步都有清楚指引。對於想打造實用、自主且穩定的AI應用團隊來說，這是一份不可錯過的資源。
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