AI 代理是一種運用 AI 模型和可用工具處理目標的軟件系統。視乎設計，它可以理解要求、決定下一步、搜尋資料、呼叫工具，再按結果繼續處理。有些代理只執行一項範圍清晰的工作；有些則會協調多個步驟。
常見組件包括 AI 模型、界定工作範圍的指引，以及讓系統存取指定資料或執行操作的工具和連接。應用程式會決定可用工具和權限。在代理式設計中，模型可能協助選擇工具或判斷下一步；應用程式邏輯和政策仍可限制整個流程。Microsoft 的AI 架構概覽說明，代理會運用語言模型決定行動、工具及執行次序。
AI 代理如何運作
用戶或系統先提供目標。代理按指引和現有情境整理回應，然後直接回答，或提出使用已設定工具的要求。應用程式可以執行操作、把結果交回代理，再決定是否繼續、停止或交由員工處理。系統亦應記錄執行過程，並只開放完成任務所需的權限。
企業應用示例
以下示例僅供說明：客戶服務代理可以閱讀求助內容，透過已批准的工具查閱設備紀錄，再建議工單類別。員工核對紀錄並確認分類後，系統才儲存工單。這是其中一種設計方式，並非 Technine 客戶成效。
AI 代理、聊天機械人、模型和 RAG
聊天機械人是對話介面；它可以只用模型回答問題，無須執行操作。AI 模型負責生成或分類內容，本身不會連接公司的系統。AI 代理則在任務流程中運用模型，並可能使用已設定的工具。RAG 會先檢索外部資料，再供模型參考；RAG 可以是代理的一部分，但單有 RAG 並不代表系統就是代理。代理亦可透過 MCP 連接工具，或按 Agent Skill 的指引處理工作。可參閱RAG 解說和MCP 解說。
限制和控制
代理可能選錯步驟、誤解檢索資料，或整理出錯誤結果。工具存取亦可能令系統直接影響業務紀錄。企業應限制可執行的操作、核實身份和權限、記錄活動、測試失敗情況，並在錯誤可能影響客戶、財務或重要紀錄時要求員工批准。
如需了解服務範圍，可參閱 technine.io 的AI 及智能系統服務。
常見問題
AI 代理等同 AI 模型嗎？
不等同。模型負責生成或理解內容；代理則是在任務流程中運用模型，並可能使用已設定工具的應用程式或系統。
AI 代理可以在沒有員工參與下執行操作嗎？
有些代理會按設定自動執行操作，有些只會提出建議或等候批准。實際能力取決於可用工具和權限。
AI 代理一定要使用 RAG 嗎？
不一定。RAG 可以提供相關外部資料，但代理也可使用其他情境或工具。設計要視乎任務和系統獲准存取的資料。