AI Agent vs 聊天機械人
AI Agent 同聊天機械人，分別在哪裡？
兩者都可以用自然語言對話，但一個只會講，一個會做。分清楚，才不會買錯東西。
一句講晒
聊天機械人：接收問題 → 產生回覆。AI Agent：接收目標 → 決定步驟 → 呼叫工具 → 檢查結果 → 回報。
如果你的需求是「答得準、答得快」，機械人足夠；如果是「幫我做完這件事」，你需要 Agent。
逐項對比
| 項目 | 聊天機械人 | AI Agent |
|---|---|---|
| 主要輸出 | 文字回覆 | 完成後的結果（已更新的紀錄、已發出的郵件、已建立的訂單） |
| 能否操作系統 | 通常不能 | 可以，透過 API 或工具 |
| 流程 | 固定腳本 | 按情況選擇步驟 |
| 失敗處理 | 答錯就答錯 | 可重試、改用其他方法、或轉交人手 |
| 紀錄 | 對話紀錄 | 每一步動作與結果都可追蹤 |
| 風險 | 講錯資料 | 做錯動作（所以要設權限與審核） |
三種常見錯誤期待
1. 用機械人價錢買 Agent
Agent 的工作量在於接系統、寫判斷邏輯、測試例外，不是寫幾句提示。報價差距通常來自這裡。
2. 用 Agent 做不該做的事
例如讓它自動退款、自動改價。這類動作即使準確率 99%，剩下 1% 的代價也可能很高。應該設人手審核。
3. 一開始就做「全能助手」
接十個系統、做二十種任務，結果每種都不穩定。相反，先做一個工序，做到穩定，再擴展。
怎樣判斷你手上的方案是哪一種
問三個問題：
| 問題 | 答「是」= |
|---|---|
| 它會不會主動查資料，而不是隻用對話內容？ | 偏 Agent |
| 它會不會執行寫入動作（開單、發信、更新狀態）？ | Agent |
| 它出錯時會唔會自己重試或轉交人手？ | Agent |
三個都答「否」，那就只是一般聊天機械人或 FAQ 搜尋，不需要用 Agent 的預算。
延伸閱讀
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