什麼是代理駕馭系統？

語言模型無法自行瀏覽網頁、查詢資料庫或傳送電子郵件。這類模型需要外部系統來擷取文字輸出內容、將其辨識為指令、執行指令，並判斷何時可視為完成工作。代理駕馭系統會透過幾項重要機制，執行這些功能。

代理駕馭系統會處理模型與外部應用程式設計介面 (API) 之間的轉換作業。AI 代理通常難以使用傳統 API，因其缺乏模型有效推論所需的動態情境。為解決這個問題，許多現代代理駕馭系統都採用 Model Context Protocol (MCP)。MCP 將 AI 代理與資料來源和外部工具的連線方式標準化，讓您不必重寫整個應用程式，就能輕鬆更換元件。

模型本質上不會記得複雜工作流程中兩個步驟前發生的事。代理駕馭系統會保留對話情境和工作狀態，追蹤代理已使用的工具、工具呼叫的結果，以及使用者原本提出的問題，讓代理能順利規劃下一步。

當代理決定採取行動時，代理駕馭系統會強制執行安全規則。這個基礎架構會檢查代理是否具備執行特定 API 呼叫的適當權限，防止模型執行未經授權的動作或存取受限制資料。

自動化調度管理框架可鏈結提示詞和資料來源，協助開發人員使用語言模型建構應用程式。代理駕馭系統是專為自主代理打造的特定部署環境。自動化調度管理框架著重於編寫程式碼的開發人員體驗，而代理駕馭系統則著重於執行階段環境，可確保代理能持續運作、監控自身進度，並安全地與外部系統互動。

建構代理駕馭系統時，需要將語言模型包裝在指令碼中，以管理輸入內容、輸出內容和工具執行作業。以下是開發人員設定這個環境的理論逐步操作說明。

首先，請建立持續推論迴圈。這個迴圈會接受使用者提示詞、將提示詞傳送至語言模型，並等待回覆。這個迴圈會持續運作，直到模型表示已完整回答使用者的要求。

您不必為代理可能需要的每項工具，對個別 API 要求進行硬式編碼，而是實作 MCP 伺服器。您可以在通訊協定中註冊工具，例如資料庫查詢函式或天氣 API。當模型需要資訊時，會產生結構化要求。代理駕馭系統會攔截這項要求，並透過 MCP 伺服器傳遞要求來執行工具，然後擷取資料。

您撰寫的邏輯會擷取工具的輸出內容，並將其附加至進行中的對話記錄。接著，更新後的記錄會回傳至語言模型。這個步驟至關重要，可讓模型分析新資料，判斷是否需要呼叫其他工具，或是可以為使用者提供最終答案。

程式碼在本機正常運作後，最後一步是將代理駕馭系統移至正式環境，以便持續執行。

部署輕量型代理駕馭系統是設計原型和測試開放模型的絕佳做法，但如要轉移至正式環境，則需要能處理持續作業、安全性和資源調度的基礎架構。如要快速設計原型，無伺服器容器環境可提供讓代理快速上線的途徑，同時將作業負擔降到最低。

不過，隨著代理工作負載變得更複雜，或開始處理機密企業資料，部署需求會轉向穩健的自動化調度管理平台。這些環境提供進階監控、追蹤和評估工具，可有效管理複雜的代理，確保符合法規、落實資料治理，並維持作業穩定。