選單
主題

AI Agent 是什麼？從「只會聊天」到「會做事」的關鍵差異

• Galen • AI

AI Agent 是什麼？從「只會聊天」到「會做事」的關鍵差異

如果你曾經用過 ChatGPT、Claude 或 Gemini，可能遇過這些情況：

  • 你問它「幫我查一下台北到高雄的高鐵時刻表」，它回你：「抱歉，我無法上網查詢…」
  • 你想讓它「整理我信箱裡的待辦事項」，它只能給你文字建議，無法真的去動你的信箱
  • 你說「幫我訂會議室」，它教你怎麼訂，但不會實際去訂

然後你心想：「這些 AI 號稱很聰明，怎麼什麼都不會『做』？」

答案是：你用的是一般 AI 對話，不是 AI Agent。

What：AI Agent 是什麼？

根據 IBM 的定義，AI Agent 是一個「能夠代表使用者或其他系統自主執行任務的系統」。

聽起來很抽象？讓我們用一個比喻來理解：

一般 AI 就像一位「顧問」：

  • 你問他問題，他給你建議
  • 他知識淵博，能回答各種問題
  • 但他不會幫你動手做事

AI Agent 就像一位「助理」：

  • 你交代任務，他幫你完成
  • 他會主動使用各種工具
  • 完成後向你回報結果

AI Agent 的四個關鍵能力

AI Agent 之所以能「做事」，是因為它具備四個一般 AI 沒有的能力：

1. 能調用工具（Tool Calling）

一般 AI 對話：只能用「文字」回答你

你：查一下今天台北天氣
AI：抱歉，我無法查詢即時資訊

AI Agent：會主動調用「天氣 API」工具

你：查一下今天台北天氣
Agent：[調用天氣 API] → 「台北今天 22°C，晴天，降雨機率 10%」

2. 能自主規劃（Autonomous Planning）

一般 AI 對話：一問一答，不會主動拆解任務

你：幫我整理待辦事項
AI：你可以建立一個清單，把重要的事情寫下來...

AI Agent：會自動把任務拆成多個步驟

你：幫我整理待辦事項
Agent：
步驟 1：掃描你的信箱找出任務
步驟 2：依照截止日期排序
步驟 3：建立 Excel 表格
步驟 4：設定提醒
→ 完成！已產生待辦清單並設好提醒

3. 能執行動作（Action Execution）

一般 AI 對話：只能「建議」，不能「執行」

你：幫我訂會議室
AI：你可以到系統選擇時段，然後填寫表單...

AI Agent：會實際執行操作

你：幫我訂明天下午 2 點的會議室
Agent：[開啟系統 → 查詢空房 → 填寫表單 → 送出]
→ 已訂好 A301 會議室

4. 會自我驗證（Self-Verification）

一般 AI 對話：回答完就結束，不會檢查結果

你：幫我寫一個 Python 腳本
AI：[產生程式碼] → 結束

AI Agent：會執行並驗證結果

你：幫我寫一個 Python 腳本
Agent：
→ 寫好程式碼
→ 自動執行測試
→ 發現錯誤，修正
→ 再次測試
→ 確認正常運作後回報

核心差異：從「語言理解」到「任務執行」

這四個能力的組合，讓 AI Agent 完成了一個質變：

維度 一般 AI AI Agent
本質 語言模型 任務執行系統
輸出 文字回答 實際結果
角色 顧問 助理
使用場景 問答、諮詢 工作自動化

Why：AI Agent 在 AI 生態系代表什麼？為什麼重要？

AI 演進的關鍵突破

如果我們回顧 AI 的發展，會發現幾個重要的階段：

第一階段：能理解語言

  • 技術：GPT-3.5（2022年）
  • 能力：理解人類語言，生成流暢文字
  • 限制：只能「說」，不能「做」

第二階段：能準確推理

  • 技術：GPT-4（2023年3月）
  • 能力：推理能力大幅提升，準確度提高 40%
  • 限制：還是只能「想」，不能「做」

第三階段：能執行任務 ← AI Agent 在這裡

  • 技術：Function Calling + Agent Mode（2023-2025年）
  • 能力：能調用工具、執行任務、驗證結果
  • 突破：從對話工具變成生產力工具

AI Agent 改變了什麼？

1. 從「告訴你怎麼做」到「幫你做完」

實際案例：旅遊規劃

一般 AI：

你：幫我規劃台北三天兩夜旅遊
AI：我建議你可以去故宮、101、夜市...
    第一天可以先去故宮，然後...
    你可以住在...附近
你：（好的，我自己去訂飯店、查交通、排行程...花了 2 小時）

AI Agent：

你：幫我規劃台北三天兩夜旅遊，預算 15000 元
Agent：
→ 搜尋飯店（比價 + 查評價）
→ 查詢景點開放時間
→ 計算交通路線和時間
→ 產生 Google 日曆行程表
→ 建立費用試算表
→ 回報：「行程已完成，總預算 14500 元，檔案連結在這」
（5 分鐘完成）

看出差異了嗎？

  • 一般 AI：給你建議，你還要花 2 小時自己執行
  • AI Agent：直接幫你做完，你只需要 5 分鐘下達指令

這不是「快一點」的差異，而是把你的時間從執行層釋放到決策層——你只需要確認「這個規劃我喜歡嗎」，而不是「我要怎麼規劃」。

2. 從「聊天玩具」到「數位員工」

AI Agent 的出現，讓 AI 從「有趣的科技產品」變成「能創造生產力的工具」。

這解釋了為什麼：

因為 AI 終於能創造實際生產力，而不只是陪你聊天。

3. AI 在生態系中的定位改變

以前的 AI 生態系：

你（人類）→ 提問 → AI → 回答 → 你再去執行

現在的 AI Agent 生態系：

你（人類）→ 下達任務 → AI Agent → 調用工具 → 執行任務 → 回報結果
                              ↓
                         各種工具/系統
                     （搜尋、文件、API、資料庫...）

AI 從「終點」變成「中介者」——它連接你和各種工具，幫你把事情做完。

對未來的意義：AI 從助手到同事

AI Agent 的出現，標誌著 AI 從「輔助工具」進化成「協作夥伴」。

短期影響（正在發生）：

  • 知識工作者的工作方式改變（整理資料、規劃行程、寫程式）
  • 不會用 AI Agent 的人會被淘汰（就像 20 年前不會用 Excel 的會計）
  • 工作重心從「執行」轉移到「決策」

長期影響（未來 5-10 年）：

  • AI Agent 成為每個人的標準配備（就像現在的智慧手機）
  • 工作定義改變：「做事」變成「管理 AI Agent 做事」
  • 人機協作成為常態：人負責創意和決策，AI Agent 負責執行

When：你什麼時候其實已經在用 AI Agent？

這裡是個重要的洞察：你可能已經在用 AI Agent，只是不知道。

你以為只是「搜尋」，其實是 AI Agent

當你叫 ChatGPT「查今天台積電股價」：

你的理解：我只是在問它幫我搜尋
實際上：它調用了「網頁搜尋工具」，這就是 AI Agent 的能力

當你叫 Claude「分析這份程式碼有什麼問題」：

你的理解：我只是在問問題
實際上：它調用了「程式碼分析工具」，這就是 AI Agent 的能力

當你叫 Gemini「整理我 Gmail 裡的待辦事項」：

你的理解：我在讓它讀我的信箱
實際上：它調用了「Gmail API」，這就是 AI Agent 的能力

關鍵洞察：AI Agent 不是一個特殊的產品，而是一種能力。當 AI 開始「調用工具來完成任務」，它就是 AI Agent。

判斷標準：「告訴我」vs「幫我做」

下次使用 AI 時，問自己這個問題：

「我要的是建議還是完成？」

  • 如果是「告訴我什麼是量子力學」→ 一般 AI 對話就夠了
  • 如果是「幫我查今天的新聞」→ 你在用 AI Agent（調用搜尋工具）
  • 如果是「幫我規劃行程」→ 你在用 AI Agent（調用多個工具）

常見的三個誤解

誤解 1：「AI Agent 是一個新產品」

  • ❌ 錯誤：AI Agent 是一個獨立的新產品
  • ✅ 正確：AI Agent 是一種能力，已經內建在 ChatGPT、Claude、Gemini 中

誤解 2：「AI Agent 需要寫程式才能用」

  • ❌ 錯誤：只有開發者能用 AI Agent
  • ✅ 正確：現在的 AI Agent（如 ChatGPT 的網頁搜尋）任何人都能用

誤解 3：「AI Agent 會完全取代人類工作」

  • ❌ 錯誤：AI Agent 會搶走我的工作
  • ✅ 正確：AI Agent 會取代「不會用 AI Agent 的人」，就像當年不會用 Excel 的會計被淘汰

結語

AI Agent 的核心突破，是讓 AI 從「語言理解」跨越到「任務執行」。

這不只是技術進步，而是 AI 在我們生活中角色的根本改變：

  • 從對話對象 → 變成工作夥伴
  • 從回答問題 → 變成解決問題
  • 從輔助思考 → 變成完成任務

記住這個關鍵判斷：

  • 傳統 AI = 「我建議你這樣做…」（只給建議）
  • AI Agent = 「我已經幫你做好了」（實際執行）

下次當你叫 ChatGPT「查資料」，Claude「分析程式碼」，Gemini「整理信箱」時，記住：你正在使用 AI Agent，你正在見證 AI 歷史的轉折點。

這不是未來，這是現在。

參考資料與延伸閱讀

AI Agent 定義與概念：

三大平台官方資源：

市場分析與趨勢：

本站系列文章：

想深入了解？ 下次使用 ChatGPT、Claude 或 Gemini 時，試著留意它什麼時候在「調用工具」——那就是 AI Agent 在工作。你會發現，AI Agent 離你比想像中更近。

#AI Agent #ChatGPT #Claude #Gemini #自動化