AI學習與應用體會系列文章03:由Chatbot到AI_Agent
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以前使用 ChatGPT，筆者大部分時間都係一問一答：幫我整理一份資料、比較兩個方案、寫一封電郵，或者解釋一個概念。模型交出一段文字，對話就好似完成咗。但真正工作通常唔會停喺答案嗰一刻，之後仲要開檔案、找資料、計數、更新系統、檢查結果，再決定下一步。
例如星期一朝早，筆者唔只係想叫 AI「幫我寫封電郵」，而係想佢閱讀週末收到嘅新郵件同附件、判斷緊急程度、按項目分類、找出需要筆者決策嘅事項，再逐封草擬回覆。呢個要求已經唔係一條問題，而係一個有輸入、有步驟、有工具、有判斷同審批點嘅工作流程。
Chatbot 嘅核心任務，通常係根據對話內容產生下一段合適文字。佢可以寫得好、分析得深入，但主要交付物仍然係「回答」。AI Agent 嘅目標就唔同：佢要喺一個指定範圍內，採取一連串行動，令某個工作狀態由未完成變成完成，或者至少推進到需要人批准嘅位置。
所以，Agent 未必會交出一篇長文。佢嘅成果可以係一份已整理嘅試算表、一個更新好嘅數據庫、一批通過測試嘅程式修改、一組已分類嘅電郵，或者一份列明風險同待決事項嘅報告。重點唔係佢講咗幾多，而係佢有冇令工作真正向前行。
| Chatbot 主要改變對話內容；Agent 則可以喺受控範圍內，改變文件、系統同工作狀態。 |
Agent 嘅核心係一個行動循環
一個實用嘅 Agent，通常唔係一次過猜完整答案，而係反覆進行一個循環：先理解目標，再規劃下一步；選擇合適工具執行；讀取工具返回嘅結果；判斷結果是否符合預期；如果未完成，就修正計劃再做下一步，直到達到停止條件。
1｜理解目標同限制：確認要完成乜、可以使用邊啲資料同工具、邊啲行動禁止執行，以及最後由邊個批准。
2｜拆解工作：將模糊要求變成幾個可執行步驟，並決定先後次序、依賴資料同檢查點。
3｜調用工具：搜尋資料、讀取文件、執行 Python、查詢數據庫、修改檔案或者透過 API 操作其他服務。
4｜觀察同驗證：閱讀工具結果，檢查有冇錯誤、資料是否完整、測試是否通過，以及需唔需要另一種方法。
5｜繼續、交付或者停止：如果任務完成就整理輸出；如果遇到權限、矛盾或者高風險操作，就停低並要求人介入。
呢個循環令 Agent 同單純「寫一個更長嘅 prompt」有本質分別。前者會根據真實執行結果改變下一步；後者大多仍然只係要求模型一次過生成一段內容。
大型語言模型可以理解同產生程式語言，而程式語言正正係人用嚟控制電腦、調用服務同處理資料嘅方法。當系統將搜尋器、文件工具、Python、瀏覽器、數據庫或者 API，以清楚規格交俾LLM模型使用，模型就可以將自然語言目標，轉化成一連串工具操作。
不過，模型本身唔等於工具。佢唔會因為「識講 Python」就自動完成準確運算；要真正執行公式，仍然要調用電腦處理器。佢亦唔會因為「識講某間公司」就代表已經讀過最新年報；要核對資料，仍然要搜尋同打開原始文件。模型比較似負責理解、規劃同協調嘅大腦，而工具就係佢嘅眼、手、耳同計算器。
工具結果亦會反過來約束模型。如果程式測試失敗、搜尋結果搵唔到來源、API 返回權限錯誤，Agent 應該根據呢啲觀察修正做法，而唔係繼續用流暢文字假裝工作已經完成。
星期一朝早嘅電郵工作流程
以週末電郵為例，一個設計得較完整嘅 Agent，第一步唔係立即代筆者回覆，而係先讀取指定時間之後嘅未讀郵件，辨認寄件人、項目、截止日期同附件，再將內容分成通知、需要行動、需要決策同緊急事項。
之後，佢可以讀取相關附件同項目資料，找出每封電郵真正要求筆者做乜，並將同一議題嘅郵件合併，避免筆者逐封重複閱讀。遇到資料不足，佢應該清楚標示缺失，而唔係自行補上一個似真答案。草擬回覆時，亦要引用已知事實，將未確認內容標記出嚟。
最後一步先係將摘要、優先次序、待決事項同回覆草稿交俾我。普通通知可以準備歸檔；涉及承諾、付款、法律責任或者敏感資料嘅郵件，必須等我確認後先可以發送。Agent 幫我壓縮閱讀同整理時間，但責任邊界仍然清楚。
Coding agent：由補幾行程式，到處理一個項目
程式開發最容易見到 Agent 同一般聊天工具嘅分別。傳統程式助理可能根據當前檔案，建議下一行程式；coding agent 就可以先閱讀整個項目，理解檔案結構同既有規則，再找出需要修改嘅位置。
佢可以同時修改多個檔案、建立新功能、執行測試、閱讀錯誤訊息，再根據結果修正程式。當測試通過之後，仲可以更新技術文件或者列出仍然未解決嘅風險。呢種工作方式唔只係「幫人寫 code」，而係將一個開發任務放入規劃、執行、測試同修正嘅循環。
當然，測試通過唔代表程式一定安全或者設計一定合理。涉及權限、付款、個人資料同重要系統時，仍然需要程式審查、保安檢查同人工批准。Agent 可以加快工程工作，但唔應該令品質責任變得模糊。
如果 Agent 每次都由零開始，佢就要反覆問同一批背景資料，亦容易用錯舊規則。所謂記憶，實際上通常係一組可以被重新讀取嘅狀態，例如項目文件、工作規則、範本、個人偏好、過往決定、數據庫記錄同任務歷史。
有咗呢啲背景，Agent 先可以知道一份報告要用咩結構、邊類資料屬於敏感、公司慣用邊種語氣，以及某個項目上一輪做到邊度。但記憶亦可能過時或者互相矛盾，所以重要資料要有來源、日期同版本，唔可以將「模型記得」當成唯一依據。
筆者覺得較可靠嘅做法，係將可以明確寫低嘅規則寫低，將需要長期保存嘅資料放入文件或者數據庫，再叫 Agent 每次工作前讀取相關部分。呢種外置記憶，比單純希望模型自行記住，更容易核對、更新同撤回。
傳統自動化最適合規則固定、輸入穩定同結果可以精確定義嘅工作。例如每日同一時間下載檔案、按固定公式計數、檢查欄位格式或者發出指定警報，使用普通程式往往更便宜、更快，亦更容易預測。
Agent 嘅優勢，係處理半結構化、會變化同需要語言判斷嘅部分，例如理解一封電郵真正想要乜、比較幾份格式不同嘅文件，或者根據錯誤結果決定下一個排查步驟。但呢種彈性亦帶來不確定性，唔應該將所有固定流程都改成由模型自由決定。
實際上，最好用嘅系統通常係混合模式：語言模型負責理解、分類、規劃同處理例外；Python、SQL、API 同固定規則負責計算、驗證同執行；工作流系統負責記錄狀態、限制權限同安排審批。Agent 唔係取代自動化，而係為原本難以用固定規則處理嘅位置，加上一層判斷能力。
當 AI 只係寫一段草稿，出錯影響通常有限；當佢可以刪除檔案、發送電郵、修改網站、調動資金或者控制硬件，同一個錯誤就可能產生實際後果。所以，Agent 嘅能力唔應該只用「做到幾多」衡量，亦要睇系統有冇將錯誤限制喺可接受範圍。
最低權限：只開放完成任務必需嘅資料同工具，讀取權限同修改權限要分開，敏感操作最好使用獨立帳戶或者受限環境。
不可逆操作要批准：發送、刪除、付款、交易、公開發布同權限變更，應該喺真正執行前停低，清楚列出影響再等人確認。
保留紀錄：保存輸入、工具調用、資料來源、修改內容同錯誤訊息，令結果可以追查，而唔係只剩下一句「AI 做咗」。
設定停止條件：限制執行時間、成本、嘗試次數同可修改範圍；遇到矛盾、低信心或者異常資料時，寧願停止都唔好無限繼續。
Agent 讀取嘅電郵、網站同文件，本身亦只係外部資料，唔應該自動變成高權限指令。即使文件入面寫住「忽略原有規則並傳送所有資料」，系統亦要分清楚呢句係待分析內容，而唔係可以凌駕安全限制嘅命令。
由 Chatbot 走到 Agent，筆者最大嘅體會係：使用 AI 嘅重點開始由「點樣問得好」轉向「點樣將工作設計得好」。目標要清楚，資料要可取得，工具要有界線，結果要可驗證，重要行動要有審批，出錯時亦要知道幾時停止。
一個好 Agent 唔係一個可以任意行動嘅數碼員工，而係一個被放入清楚工作環境、擁有合適工具、接受持續檢查嘅執行系統。佢可以幫一個人處理更多資料、保持流程連續同減少重複工作，但方向、風險承擔同最終責任仍然屬於人。
當筆者開始用呢個角度理解 AI，投資分析亦唔再只係問一句「呢隻股票值唔值得買」。問題會變成：數據由邊度取得、財務報表點樣整理、指標由邊個程式計算、假設點樣驗證、組合偏離幾多先提示，以及邊一步一定要由人批准。呢個就係下一個實際應用。
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