一、Agent核心架構：四大“身體”部件

一個典型的Agent，主要由四大核心部件構成。你可以將它們類比為人類的身體構造，這樣更容易理解其功能和協作機制。

1. 核心大腦：大型語言模型（LLM）

LLM是Agent的思考和決策中樞。它負責理解指令、進行推理、生成計劃，并做出最終決策。作為產品經理，你的職責并非訓練模型，而是選擇和定義“大腦”的工作方式。

• 模型選型（Choosing the Right Brain）：不同的任務需要不同的大腦。處理復雜任務（如多步規劃）可能需要像GPT-4這樣的頂級推理模型；而執行快速的文本分類或工具調用，則可以選擇成本更低、速度更快的模型，如Gemini 2.5 Flash或Claude 4。性能、成本和時延是平衡的藝術。
• 核心指令（Meta-Prompt / System Prompt）：這是Agent的“人設”和“價值觀”。你需要在這里清晰地定義它的角色、性格、核心目標、行為準則和兜底策略。這就像給一個新員工制定工作手冊，確保它知道自己是誰、該做什么、不該做什么。

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2. 記憶系統：短期與長期記憶

沒有記憶的Agent就像一只“金魚”，無法記住過去的對話，也無法累積經驗。高效的記憶機制是Agent能夠進行有意義的連貫任務和提供個性化服務的關鍵。

• 短期記憶（Short-term Memory）：這相當于Agent的“工作臺”或“草稿紙”，記錄了當前任務執行中的所有思考過程。在經典的ReAct（Reasoning and Acting）框架中，這個草稿紙上會詳細記錄Thought -> Action -> Observation的循環，確保Agent每一步的決策都有跡可循。
• 長期記憶（Long-term Memory）：這是Agent的“經驗庫”，存儲了跨會話的用戶偏好、過往的成功經驗和失敗教訓。這些信息通常存儲在向量數據庫中，并通過**RAG（Retrieval-Augmented Generation）**技術在需要時被檢索出來，作為決策的依據。作為產品經理，你需要設計記憶的策略：Agent應該記住什么？哪些信息是高價值的？

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3. 工具箱（Toolkit）：從“思想家”到“行動家”

工具箱是Agent連接數字世界和物理世界的“手和腳”。沒有工具，LLM只是一個空想家。定義和設計Agent的工具箱，是產品經理最核心、最能體現產品價值的工作之一。

• 工具選擇（Choosing the Right Tools）：你的Agent需要哪些“超能力”？是發送郵件、查詢天氣，還是執行代碼、操作CRM系統？工具的選擇直接決定了你的Agent能做什么，以及能解決什么樣的問題。
• 工具設計（Designing the Tools）：每個工具都需要被精確地定義。你需要像設計API一樣，定義工具的名稱、功能描述、輸入參數和輸出結果。這個描述的清晰度，直接決定了LLM能否在正確的時機、以正確的方式調用它。一個模糊的工具描述可能導致Agent做出錯誤決策。

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4. 驅動循環（Engine Loop）：思考與行動的循環

驅動循環是讓所有部件協同工作的“引擎”。它驅動大腦、記憶和工具箱，使Agent能夠連續地完成一個任務。

• 核心循環（Core Loop）：最經典的循環就是Thought -> Action -> Observation。LLM先進行思考（Thought），決定下一步行動；然后執行一個行動（Action），調用相應的工具；最后，根據工具返回的觀察（Observation）結果，重新開始下一輪思考。這個循環不斷重復，直到目標達成。
• 邊界與目標（Defining Boundaries）：作為產品經理，你不需要實現這個循環，但你需要設計它的目標和邊界。例如，定義“什么情況下任務算完成？”、“遇到多少次連續錯誤后應該放棄并向用戶求助？”、或者“執行任務的最高時限是多少？”。這些規則確保了Agent在追求目標的同時，不會陷入無限循環。

二、Agent交互設計：從“問答”到“協作”

當Agent擁有了核心架構，你需要重新思考它的交互方式。傳統的問答模式已經過時，你需要設計一種**“協作”**模式。

• 會話的“層次化”：將對話分為多個層次，包括即時任務狀態、當前會話目標以及跨會話的長期記憶。這種分層讓Agent可以更高效地管理信息，同時用戶也能清晰地看到任務進展。
• UX四大關鍵點：

• 目標對齊（Goal Alignment）：在任務開始前，通過結構化表單或澄清式提問，確保Agent和用戶的目標完全一致。
• 可見的計劃（Plan Transparency）：讓Agent在執行復雜任務前，展示它的行動計劃（“我將先查詢天氣，然后幫你預定附近的餐廳……”）。這能增強用戶的信任感。
• 關鍵動作前的“輕審批”（Soft Approval）：在可能產生風險的節點（如發送郵件、支付訂單前），主動請求用戶確認。
• 證據面板（Evidence Panel）：提供一個可回溯的面板，展示Agent的所有引用、調用、計算和決策過程。這不僅能增強透明度，也有助于用戶調試和理解。

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總結

Agent是一個包含目標、能力、記憶、規則和反饋的復雜系統。