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title: "使用代理人（AI Agent 應用模式）（Use Agents）"
slug: use-agents
language: zh-TW
source: https://aiterms.tw/terms/use-agents
updated_at: 2026-06-22
tags: [AI Agent, 工具調用, 自主AI, 多步驟推理, LangChain]
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# 使用代理人（AI Agent 應用模式）（Use Agents）

將任務委託給能自主規劃、調用工具並反覆執行步驟的 AI Agent 來完成目標的應用範式。

## 完整說明

使用代理人（Use Agents）是 AI 應用設計中的一種模式，指將需要多步驟、多工具協作的複雜任務委託給 AI Agent 執行，而非直接要求語言模型一次性生成答案。AI Agent 能夠根據目標自主決策下一步行動，調用外部工具（如網頁搜尋、程式碼執行、資料庫查詢），並根據工具回傳結果調整計畫，循環直至完成任務。這種模式讓 AI 系統能處理傳統單輪對話無法完成的長流程任務。

## 常見問題

### AI Agent 和 RAG（檢索增強生成）有什麼區別？

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一種讓語言模型在回答前先從外部知識庫檢索相關文件的技術，通常是「一次檢索、一次生成」的固定流程，模型的主要任務是整合檢索結果生成答案，不需要自主規劃或多步驟行動。AI Agent 則更廣泛：它可以將 RAG 作為工具之一，在需要時呼叫它，也可以在同一個任務中呼叫搜尋、計算器、程式碼執行器等不同工具，並根據前一步的結果動態決定下一步行動。簡而言之，RAG 是 Agent 可使用的工具之一，Agent 是能自主規劃和調用多種工具（包含 RAG）的更高層架構。

### 如何防止 AI Agent 進入無限循環或造成高昂費用？

防止 Agent 失控需要從設計階段就建立多層保護機制。首先，設定最大迭代次數（Max Iterations）上限，通常 10 到 25 步已足夠大多數任務；若超出即強制停止並回傳部分結果。其次，設置每次會話的 Token 用量與 API 費用上限，超出後自動終止。第三，設計「停止條件」明確告知 Agent 何時任務完成，避免模型不斷嘗試優化。第四，對敏感工具（如資料庫寫入、外部 API 呼叫、系統操作）加入人工審核節點（Human-in-the-Loop）。第五，啟用完整的呼叫日誌和費用監控，設定異常警報（如 5 分鐘內費用超過閾值時發送通知），以便及時介入。

### 小型企業適合自行部署 AI Agent 嗎？有什麼門檻？

適合，但需評估幾個關鍵門檻。技術門檻方面，使用 LangChain、LlamaIndex 等框架可以大幅降低開發難度，主要技術需求是 API 整合能力（串接 OpenAI/Claude API 和內部系統）、基本的 Python 或 JavaScript 開發能力，以及理解 Agent 的 Prompt 設計原則。成本門檻方面，Agent 通常比單次查詢消耗更多 Token（因為多輪工具呼叫），需提前估算單次任務的 Token 用量並乘以預計使用頻率。維運門檻方面，需要監控 Agent 執行品質，定期審查失敗案例並優化提示詞。建議從小範圍的高價值場景開始試點（如每天固定的報表生成、資料整理任務），驗證效益後再逐步擴大。

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來源：https://aiterms.tw/terms/use-agents
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最後更新：2026/06/22
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