你在替企業提供 AI 代理顧問時,協助零售商 TechFlow 建置了一套新的多代理客服系統,用來處理客戶問題。
一位使用者剛送出訊息:「我上個月的進階訂閱被重複扣款了兩次。我需要立刻退還重複的那筆費用!」
系統採用經理模式,由中央的經理代理協調法務、產品與金流等專家代理。
本練習屬於課程
將理論付諸實踐,立即體驗我們的互動練習
認識什麼是 AI agents、它們與傳統自動化與 AI 系統的差異,以及為什麼重要。你會透過真實案例——如客服機器人與旅遊代理——理解記憶、工具與協調等關鍵元件。
深入了解 AI agents 透過 Thought-Action-Observation(TAO)循環與 ReAct 提示等架構如何思考與行動。你會探索 agents 如何與工具、環境與彼此互動,並逐步走向更進階的多代理系統。
當前練習
學習如何以審慎與明確的方式設計與使用 AI agents。本章涵蓋必要的防護欄、實務最佳做法,以及如何評估何時適合採用代理式解決方案,協助你在真實情境中合乎倫理且有效地運用代理系統。