AI Agent技術架構一次看懂

6月 23, 2026

AI Agent技術架構一次看懂

3.1 感知層、決策層、執行層：Agent的「大腦、手腳、工具箱」

想駕馭AI Agent，不用急著學寫程式。我們先用人類的結構來理解它，會簡單很多。AI Agent可以拆成三層：感知層、決策層、執行層。

感知層就像人的眼睛和耳朵，負責接收外界資訊。它不只看你輸入的文字，還能讀資料庫裡的客戶紀錄、看網頁內容、接收機器傳來的數據。感知層決定這個Agent能「看到」多少東西，看得越廣，能處理的事情就越多。決策層是大腦中樞，由AI模型負責。它根據看到的資訊思考下一步該怎麼做，比如客戶抱怨延遲出貨，它會決定「先去查訂單，再發道歉信，最後賠償」。

執行層就是手腳，負責把決策變成行動。可能是打開快遞網站查單號、可能是發一封郵件、可能是修改訂單狀態。三層串聯起來，就是一個完整的AI員工。

3.2 AI Agent、RAG與Workflow的區別與聯繫

學AI的時候，你常會聽到Workflow和RAG這兩個詞，我們簡單區分一下。Workflow是「工廠生產線」，步驟是固定的，A做完換B做，適合處理不太需要動腦的例行公事。RAG是「圖書館管理員」，它會從公司內部的知識庫翻資料，讓AI回答問題時有所依據，不會亂編答案。

那AI Agent是什麼？它是「有應變能力的工頭」。它一樣會走生產線（Workflow），也會去圖書館查資料（RAG），但當生產線突然卡住時，工頭會想辦法繞路、找替代方案，而不是傻傻當機。一般來說，三者會一起合作。一個好的客服Agent會先用RAG查退貨規定，照Workflow處理標準案件，但遇到生氣的客戶就會跳脫流程、彈性應變。

3.3 從0級到4級：代理式人工智能的自主性演進框架

AI Agent的獨立作業能力可以分為五個等級，讓你快速判斷自己的應用成熟到哪了。第0級：完全沒有自動化，AI只是參考書，人類自己動手做所有事。第1級：AI會給建議，但決定權和執行都在人類手上，像ChatGPT幫你寫好回信草稿，你得自己複製貼上寄出。

第2級：條件式自動化，設定好規則就會自己跑。比方說「收到緊急郵件就自動推播通知主管」，這是目前多數簡單自動化工具的水準。第3級：高度自主性，你只要給一個大目標，它自己會拆解任務、規劃步驟並動態調整。第4級：終極的通用智能體，能跨領域長期運作，這還是未來的事。目前商用產品大多落在第2和第3級，學會這兩級，你已經能處理市場上九成中小企業的需求了。