AI Agent 時代來臨：多代理人系統的設計模式
隨著大型語言模型的能力不斷提升，「AI Agent」的概念已從學術討論走向生產環境部署。AI Agent 是能夠感知環境、規劃行動、呼叫工具並執行多步驟任務的自主系統，相較於單次問答的 Chatbot，Agent 具備更強的任務完成能力。
目前主流的 Agent 框架包含 LangGraph（適合複雜狀態機流程）、AutoGen（微軟推出的多代理人對話框架）及 CrewAI（角色扮演式多 Agent 協作）。各框架均支援「工具呼叫」（Tool Calling），允許 Agent 動態調用外部 API、資料庫查詢、程式碼執行等能力。
在多代理人（Multi-Agent）系統設計上，常見模式包含：監督者-工作者（Supervisor-Worker）模式、協作（Collaborative）模式以及競爭（Competitive）模式。研究顯示，讓多個具有不同角色的 Agent 相互協作與批判，可在複雜任務上比單一 Agent 取得顯著更好的輸出品質。
