AI Agents 演進史：為什麼你的 AI 助理還不夠聰明？從 1.0 到 3.0 的真實進化論

過去兩年，AI Agent（人工智慧代理）這個詞變得非常熱門。但很多人——甚至包括很多付費買了 AI 工具的用戶——都很困惑：「為什麼我的 AI 除了陪聊和寫 Email，還是沒辦法幫我真正『處理』一件複雜的事？」

這篇文章我不談艱澀的程式架構，我想用一個最直觀的例子：「幫我規劃並預訂一趟五天四夜的京都家庭旅遊」，帶你看懂 AI Agent 到底經歷了什麼，以及為什麼我們期待的「全能管家」還在路上。

假設我們給 AI 下達同一個指令：

「幫我規劃下個月去京都的五天四夜行程。兩大兩小，預算 10 萬台幣，要住在交通方便的地方，重點是：孩子對海鮮過敏，所有餐廳都要避開海鮮。」

讓我們看看不同世代的 Agent 會怎麼處理這件事。

這是 AI Agent 剛誕生的階段，就像剛畢業的大學生，充滿幹勁但沒有工作方法。

它的做法：它接到任務後，會瘋狂地在 Google 搜尋「京都飯店」、「京都天氣」。
實際結果：
1. 它可能陷入死循環：一直重複搜尋「京都最佳拉麵」，然後把自己卡死。
2. 它會產生一大堆沒用的文字檔，告訴你它「正在思考」。
3. 結局：通常在執行 10 分鐘後報錯崩潰。或者它給你列了一家餐廳，結果你一查，那家店倒閉兩年了。

問題在哪？ 它的腦容量（Context）很小，記不住「孩子對海鮮過敏」這個條件，做著做著就忘記初衷，只顧著找「最便宜的飯店」。

這也是我們目前大多數人正在使用的階段。模型變聰明了，邏輯更強了。

它的做法：它能完美理解你的需求。它會寫出一份看起來無懈可擊的行程表，甚至幫你做成精美的表格。
實際結果：
- Day 1：參觀清水寺，午餐推薦「京豆庵」。
- Day 2：前往嵐山...
- 看起來很完美，但... 當你真的要去訂房時，發現它推薦的飯店那天客滿了。你去查餐廳，發現「京豆庵」那天公休。而且，它只是給你連結，你還是得自己打開網頁、輸入信用卡、一個一個預訂。

問題在哪？ 它是一個完美的「規劃師」，但不是「執行者」。它是在根據網路上的舊資料「寫作文」，而不是連上即時系統去幫你「辦事」。

這是目前技術正在突破的前緣（Deep Agents）。它不再只是「接話」，而是懂得「規劃與檢查」。

它的做法：
1. 拆解任務：它會自己生出一個 To-Do List：「1. 查機票剩餘位子 2. 確認飯店空房 3. 篩選非海鮮餐廳」。
2. 分工合作：它會呼叫一個負責搜尋的「子代理」去查飯店，如果發現 A 飯店滿了，它不會直接瞎掰，而是會觸發 Plan B，去找 B 飯店。
3. 嚴格審查：在推薦餐廳前，它會特別檢查菜單（甚至打電話給餐廳 AI）確認是否真的無海鮮。
實際結果：
- 它可能會跑個 5 分鐘，然後給你一個 「已經確認有房、有位、且符合過敏需求」 的最終方案。
- 你只需要點一個按鈕：「確認預訂」。

關鍵進化：它懂得知錯能改（Self-Correction）。如果發現路不通，它會回頭找新路，而不是死在半路上。

這是我認為 AI 真正該有的樣子。它不只活在對話框裡，而是能「看見」你，「感知」環境。

場景：你在出發前一晚，加班到深夜，一臉疲憊地看著螢幕上的行程表。
它的做法：
- 觀察：透過電腦鏡頭或手機，它看到你的疲態（視覺感知）。
- 同理：它判斷原本「早上 6 點起床趕飛機」的行程會讓你崩潰。
- 主動建議：它主動開口說：「Ian，我看你今天很累。要不要我幫你把明早的機場接送延後半小時？另外，我幫你在飛機上預選了比較安靜的座位，你可以補個眠。」

關鍵進化：它不再是被動等待指令的工具，而是擁有 「五感」與「同理心」 的主動夥伴。

看完上面的演進，很多人會問：「那我們最後會做出一個像《鋼鐵人》賈維斯那樣，什麼都懂、什麼都能做的超級 AI 嗎？」

我的答案是：不會，而且也不需要。

太貴了（熱力學限制）：要讓一個 AI 同時懂天文地理，又要懂你家小孩對海鮮過敏，還要隨時待命，這需要的運算能源大到無法想像。殺雞不需要用牛刀，訂餐廳不需要動用全人類的知識庫。
隱私問題：如果你希望 Agent 3.0 能讀懂你的臉色，這些數據必須在你的手機或電腦（Edge 端）即時處理，而不是傳回雲端給大公司看。

未來的終局是分工合作：

從 1.0 的瞎忙，到 2.0 的精準執行，再到 3.0 的同理陪伴。我們不需要一個高高在上的神，我們需要的是一群懂事、好用、且真正了解你的數位夥伴。