AI Agent（AI 智能體/AI 代理）係一種可以自主感知環境、制定計劃、執行行動同從經驗學習嘅 AI 系統。
同普通 AI 助手（如 ChatGPT）最大嘅分別：普通 AI 係「你問一句，佢答一句」；而 AI Agent 你只需要講一個目標，佢會自己拆解任務、調用工具、一步一步完成，中間唔需要你每步都落指令。
簡單比喻：普通 AI 係一個顧問——你問佢先答；AI Agent 係一個實習生——你交一個任務畀佢，佢自己諗辦法做完，有問題先問你。
| 維度 | 普通 AI 助手（ChatGPT） | AI Agent |
|---|---|---|
| 自主性 | 被動：等你問先答 | 主動：自己推進任務 |
| 工具使用 | 主要靠內建知識，有限插件 | 可以自由調用外部工具（搜尋、編碼、發郵件、操作電腦） |
| 任務處理 | 單輪對話，一次過回答 | 多步驟規劃，將大任務拆成細步驟執行 |
| 記憶 | 對話內記憶，完咗就忘記 | 長期記憶，可以記住之前做過嘅嘢 |
| 例子 | 「幫我寫一封邀請信」 | 「幫我搞一個產品發佈會」（自己寫邀請、發郵件、訂場地） |
Agent 可以「睇到」同「聽到」周圍環境——包括你畀嘅指令、網頁內容、文件數據、工具返回嘅結果。多模態 AI 技術令 Agent 可以處理圖像、語音等多種輸入。
收到目標後，Agent 會用 LLM 做大腦，將複雜任務拆解成一系列細步驟。例如「幫我做一份市場調查報告」會被拆成：搜尋資料 → 整理數據 → 撰寫報告 → 生成圖表 → 匯出 PDF。
Agent 可以通過 Function Calling（函數調用）去使用外部工具：搜尋網頁、寫代碼、發郵件、操作檔案、甚至控制你嘅電腦。呢個係 Agent 同普通 AI 最實際嘅分別——佢唔只係「講」，仲會「做」。
Agent 會記住之前做過咩、學到咗咩。短期記憶用於當前任務嘅上下文，長期記憶可以跨任務積累經驗。部分 Agent 甚至可以從錯誤中學習，下次避免犯同樣嘅錯。
AI Agent 嘅核心係一個感知—規劃—執行—觀察嘅循環（ReAct 框架）：
呢個循環會不斷重複，直到 Agent 判斷任務已經完成。每次循環都會消耗一次 LLM 調用——所以一個複雜任務可能需要幾十次 API 調用，成本比普通對話高好多。
| 平台 | 開發者 | 強項 | 價格 |
|---|---|---|---|
| Claude Agent | Anthropic | 程式開發、代碼重構、技術任務 | 包含喺 Claude Pro/Max 訂閱 |
| GPT Agent / Operator | OpenAI | 電腦操作、網頁自動化、一般任務 | 包含喺 ChatGPT Plus/Pro 訂閱 |
| Manus | Monica.im | 通用型自動化、華人介面、研究報告 | 免費額度 + 付費版（約 USD $29/月起） |
| Devin | Cognition AI | 專門寫程式、全棧開發 | 企業定製報價 |
| AutoGPT | 開源社區 | 開源、可自訂、實驗性質 | 免費（需自己配置 API Key） |
| n8n + AI | n8n | 工作流自動化、整合多種服務 | 免費開源 + 雲端版 |
數據來源：各平台官方網站（2026 年核實）。功能同價格可能隨版本更新而變化。
用 AI Agent 時，一開始唔好交託太重要或者太複雜嘅任務。由細任務開始（例如「幫我整理呢個文件夾」），觀察佢嘅表現，先逐步增加信任同權限。重要行動（發郵件、付款、刪除）最好設定為「需要你確認先執行」。
✅ 正確：唔係。Agent 唔一定比普通 AI 更聰明——佢哋用嘅可能係同一個 LLM。分別在於 Agent 有「自主行動」同「工具使用」嘅能力，而唔係智商更高。
✅ 正確：目前仲唔得。Agent 適合處理重複性、規則清晰嘅任務，但涉及創意判斷、人際關係、道德決策嘅工作仍然需要人類。更準確嘅講法係「人類 + Agent」嘅組合，而唔係「Agent 取代人類」。
✅ 正確：唔係。只有具備「自主規劃 + 工具調用 + 多步驟執行」能力嘅先叫 Agent。普通嘅 ChatGPT 對話、AI 繪圖工具、語音轉文字都唔係 Agent。
A：AI Agent（AI 智能體/AI 代理）係一種可以自主感知環境、制定計劃、執行行動同從經驗學習嘅 AI 系統。同普通 AI 助手（如 ChatGPT）唔同——普通 AI 只係「你問佢答」，而 AI Agent 可以自己拆解任務、調用工具、一步一步完成複雜工作，唔需要你每步都落指令。
A：3 個核心分別：1) 自主性——普通 AI 等你問，Agent 自己推進任務；2) 工具使用——Agent 可以調用外部工具（搜尋、編碼、發郵件），普通 AI 主要靠內建知識；3) 記憶同規劃——Agent 會記住之前做過咩，並且將大任務拆成細步驟執行。
A：常見應用包括：自動化研究（自己搜尋+整理報告）、程式開發（自己寫代碼+測試+除錯）、數據分析（自己提取數據+生成圖表）、客戶服務（自己處理查詢+升級轉介）、個人助理（自己管理日程+預訂+提醒）。
A：2026 年主流平台包括：Claude Agent（Anthropic，程式開發強）、GPT Agent / Operator（OpenAI，電腦操作強）、Manus（通用型，華人圈受歡迎）、AutoGPT（開源先驅）、Devin（專門寫程式）。邊個最好視乎用途：寫 Code 用 Claude Agent，一般自動化用 Manus 或 GPT Agent。
A：核心係一個循環：感知（Perceive）→ 規劃（Plan）→ 執行（Act）→ 觀察結果（Observe）→ 再規劃。AI Agent 用 LLM 做大腦，配合工具調用能力（Function Calling）同記憶系統，不斷重複呢個循環直到任務完成。
A：主要風險：1) 成本高——Agent 可能調用幾十次 API，費用比普通對話高好多；2) 不可控——自主行動可能做出你唔想佢做嘅事；3) 幻覺放大——Agent 會基於錯誤判斷繼續行動，錯上加錯；4) 私隱——Agent 需要訪問你嘅帳號同數據先可以執行任務。