與傳統 AI 通常需要輸入指令來完成特定任務相比， AI Agent 則可結合多種技術，包括大型語言模型（LLM）、工具呼叫、規劃和推理框架等，能自主決策、動態適應使用者需求並執行複雜工作流程。
AI Agent 的核心特點包含規劃能力，可根據使用者目標拆解任務，制定計劃並逐步執行；也可透過像是搜尋、計算等功能與工具補足知識；以及處理來自周遭環境的資訊，儲存過往的互動過程，並加以利用改進後續表現。
這些能力讓 AI Agent 不僅可以處理基本的行政任務，甚至能應用於旅行規劃、醫療診斷、緊急應變等場合，成為一名高效率的「數位同事」或「數位伴侶」。
第一階段：目標設定與規劃
具體來說，AI Agent 是怎麼完成任務的？主要可分為 3 大工作階段：
第一階段為目標設定與規劃（Goal initialization and planning），AI Agent 雖然具備自主性，但一開始仍需要人類設定明確的目標和執行環境。針對相對複雜的任務，AI Agent 會將其拆解成許多個小任務，並制定具體的行動計畫；對於目標較簡單的任務，AI Agent 可以不進行事先規劃，而是直接透過反思和改進完成。
第二階段：利用可用工具推理
然而，AI Agent 並非什麼事都知道。執行任務的過程中，AI Agent 可能會遇到自身知識庫不足的情況，此時 AI Agent 會使用外部工具來補充知識。
因此第二階段，是「利用可用工具推理」（Reasoning using available tools）。AI Agent 會使用外部工具如數據庫、API 及其他代理補充知識。根據外部工具提供的資訊更新自身知識庫，並調整計畫和自我修正，來提升後續表現。這個階段會透過多輪查詢、互動，加以整合新獲得的資訊來解決問題。
第三階段：學習與反思
最後一個階段是學習與反思（Learning and reflection），AI Agent 會利用反思機制，整合來自其他 AI Agent 或人類的回饋意見，進一步提升目標和行動的精準性。使用者可以對 AI Agent 推薦的產品或服務提供評分或意見，幫助 AI Agent 學習和改進。
針對收到的回饋，AI Agent 會反思自身的決策過程、分析原因，找出可以改進的地方，並調整之後的執行策略，避免再次犯下同樣的錯誤。AI Agent 具備迭代優化（iterative refinement）與長期學習能力，可以將解決方案儲存於知識庫內。
以前面提到的希臘衝浪之旅為例，在第三個階段中，AI Agent 可能會這樣反思與改進：
根據功能與智慧程度，AI Agent 可分為 5 種主要類型：
基本反應型代理（Simple Reflex Agents）
只能根據當前感知的環境條件觸發固定的動作，不具備記憶功能，也無法處理未知情境。適用於完全可觀測且狀態單純的環境，依賴預先設定的規則，在特定條件下觸發特定動作。常見的用途像是智能恆溫器，可在設定的時間自動開啟供暖系統。
基於模型的反應型代理（Model-Based Reflex Agents）
可以記住先前的感知結果，並建立內部模型。 AI Agent 的行動，便仰賴內部模型的更新、預設的條件反應和當前狀態。與基本反應型代理相比，更具有彈性，能在部分可觀測的環境中運作。像是掃地機器人，能根據記憶中的房間布局模型調整行動，避免重複清理；自動駕駛汽車能根據感應器收集的路況資訊，建立周圍環境模型，做出駕駛決策。
目標導向型代理（Goal-Based Agents）
顧名思義，目標導向型代理具備「目標」的概念，能根據目標選擇適當的行動順序，透過計劃來尋找達成目標的最佳途徑，行動更具有靈活性， 也更適用於需要多步驟才能達成目標的情境。例如一般導航系統能根據當下的交通狀況，推薦最快到達目的地的路線。
效率型代理（Utility-Based Agents）
率型代理的 AI Agent 不僅以達成目標為目的，還會透過效率函數（utility function）計算最佳解。效率型代理會考慮效益、成本或完成時間等因素，選擇效用最大的行動，適用於需要在多個可行方案中選擇最佳方案的情境。例如高級導航系統可根據油耗、時間和過路費等因素計算出最優路線；資源分配系統能根據資源的效益和成本，決定最佳的資源分配方式。
學習型代理（Learning Agents）
學習型代理擁有學習機制，能從經驗中改進性能，主要包含 4 個組成部分：學習、評論、執行和問題生成，可適應「未知環境」並持續提升能力。 舉例來說，電商推薦系統能根據用戶行為學習，提供更精準的商品推薦；垃圾郵件過濾器能根據郵件特徵學習，區分垃圾郵件和正常郵件。
不同類型的 AI Agent 適用於不同的情境。簡單總結，基本反應型適合完全可觀測的環境，而效率型和學習型更能處理複雜或動態的問題，而學習型代理是最先進的類型，具有從環境中學習並持續改進的能力，特別適合個性化服務，例如推薦系統。
值得注意的是，這些類型並非互斥，一個 AI Agent 可以同時具備多種類型的特徵。例如一個導航系統可以是目標導向型代理，也可以同時也利用效率型代理的邏輯來計算最佳路徑；自動駕駛汽車可以是基於模型的反設型代理，也同時具備學習型代理的能力，不斷優化駕駛策略。
此外，由多個 AI Agent 組成的新型態 AI 系統「多智能代理系統」（Multi-Agent Systems），則進一步提升了 AI Agent 的效能，透過多個獨立代理的互動與協作，解決單一 AI Agent 無法應對的大規模或複雜問題。
多智能代理系統具備分散性、自主性、目標導向性與互動性的特點，適用於需要高可靠性與規模化解決方案的情境，也因此具備動態推理（Dynamic reasoning）、處理複雜問題的能力與增強記憶能力（Enhanced memory）等特點。像是在醫療領域，AI Agent 可協助制定治療計劃或管理藥物流程；而在自然災害應急中，它們可快速定位受災者，提供救援建議等。
人工智慧招聘公司 Moonhub 創始人兼執行長 Nancy Xu 在世界經濟論壇（World Economic Forum）指出，未來 5～10 年，AI Agent 將能夠完成人們 80% 的日常工作時間，深刻改變人類的工作與生活模式。
試想一下，當 AI Agent 能完成多數的日常工作時，人類的價值會是什麼？AI Agent 的崛起，也迫使人們重新定義「什麼是獨特的人類勞動」。而 AI 與人類的協作，將進一步推動「AI 人才革命」，工作者需要學習更多新技能來適應這項轉變，整體社會結構與制度也需要適應這些變化，為人們提供新的機會與支援。
然而，AI Agent 的快速發展也伴隨著風險。像是 AI Agent 需要採用大量數據，如何確保資料不被濫用、是否安全與合規都是一大重點。此外，許多重複性工作可能因此消失，也會引發失業問題。在諸如醫療與金融等高風險情境下導入 AI Agent，如何在 AI 自主性與人類監督之間取得平衡也至關重要。
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