AI Agent
理解 Agent 如何結合任務、知識、工具和工作流，從輔助回答走向可執行的協作系統。
新人 / 概念掃盲
AI Agent 入門 → 選 1 個 use case → 回到 10 大模塊對應章節看能力細節。
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已經在用某個 agent
從你正在用的 agent 出發，看 10 大模塊對應章節，對比同章節裡的其他 agent 實現。
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開發者 / 準備自己搭
10 大模塊 → 編排原理 → 工具協議 → 選 1 個 use case 跟做。
查看 →10 大模塊（以能力為中心）
按"先規劃後執行 → 觸發 → 記憶 → 工具 → 沙箱 → 推理 → 驗證 → 協作 → 定價 → 治理"遞進，每個模塊都講清楚原理、對比 15 個 agent 的實現差異。
1. 工作模式 / 交互模式
Plan / Act / Ask / Auto / Hybrid / Take over —— agent 跟用戶的關系
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2. 觸發與自動化
Hook / Schedule / Cron / Webhook / Channel —— agent 怎麼被叫醒
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3. 記憶與上下文
Context window / 短期 / 長期 / RAG / Truncation
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4. 工具與協議
Function Calling / MCP / Tool market / Browser / Computer Use
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5. 執行與沙箱
Permission mode / Sandbox / Trust layer
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6. 推理與思考
ReAct / Plan-Execute / Reflection / System 2 / TIR
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7. 驗證與監控
Test / Trace / Log / Monitoring / Eval / Audit
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8. 協作與多 Agent
HITL / Subagent / Swarm / Orchestrator
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9. 定價與商業模式
Token / Conversation / Action / 訂閱 / 開源 / 私有化
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10. 治理與合規
SOC 2 / ISO / HIPAA / GDPR / ZDR / AI Act
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