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ROADMAP

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閱讀時間約 5 分鐘

AI05 · AI Agent（概念層）詳細 ROADMAP

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⚡ 近期開工

優先主題Slug落在章節
1Agent 個性設計：system prompt 人格、語氣、行為邊界怎麼建persona-and-character-designF05-A 新增

素材方向：自己設計 OpenClaw agent 個性的實際踩坑；「有個性」跟「失控」的邊界在哪；為什麼個性設計是真正被低估的工程決策。

章節目標

Agent 的概念、模式、框架選型。Agent = LLM + Memory + Tool + Planning——本章講原理跟架構決策。

跟其他章分工：

  • 本章 = 概念 / 模式 / 選型（read to decide）
  • AI08 Build Applications = 從零建 Agent 服務（你是 AI）
  • AI09 Build Extensions = 擴展別人的 Agent（Custom Tool / MCP server / Claude Skill）
  • AI06 Coding Assistants = 特定類別 Agent（寫 code 場景）

🌱 基本介紹

#主題SlugStage大綱
01AI Agent 是什麼？從 Chatbot 到自主行動01-agent-patterns🌿吸收自舊 09-ai-agent-patterns.md

❓ 為什麼需要

#主題SlugStage大綱
02為什麼 Chatbot 不夠要 Agent02-why-agent-over-chatbot🌱Chatbot 只能回答；Agent 能執行；實際任務（寫 email、操作瀏覽器、查 API）
03為什麼 Multi-Agent 複雜度值得03-why-multi-agent🌱Single agent 的 context / role 限制；多 agent 分工降低認知 load；但 orchestration 成本

🕰️ 演進

#主題SlugStage大綱
04Agent 演進驅動力04-agent-evolution-drivers🌱單次 LLM call 撞複雜任務撞牆 → ReAct（reason + act loop）；無狀態撞任務連貫撞牆 → Memory；單一 agent 撞角色衝突撞牆 → Multi-Agent；hand-coded workflow 撞撞牆 → Agent Orchestration（LangGraph / Temporal）

🧠 知識型

F05-A 基礎機制（概念）

#主題SlugStage大綱
P1Agent 個性設計：system prompt 人格、語氣、行為邊界怎麼建persona-and-character-design⚡🌱Persona 設計三要素：語氣（tone）/ 知識邊界（scope）/ 拒絕策略（refusal policy）；system prompt 的 role hardening；個性太強導致幻覺的 failure mode；OpenClaw 實際設計案例；跟 AI04 #17 app security 的邊界（個性 vs guardrail）
05Agent 記憶系統設計05-agent-memory🌿吸收自舊 09-2-agent-memory-and-errors.md 前半；短期 / 長期 / vector memory
06Tool Use / Function Calling 概念06-tool-use-concept🌱Schema 設計原則；tool result 處理；security（tool 返回汙染 context）；動手設計 schema 見 AI09 #11
07Agent 可靠性與錯誤處理07-agent-reliability🌿吸收自舊 09-2-agent-memory-and-errors.md 後半；retry / circuit breaker / fallback

F05-B Multi-Agent & Orchestration（概念）

#主題SlugStage大綱
08Multi-Agent 架構模式08-multi-agent-patterns🌱Supervisor / Team / Graph patterns；autogen / crewAI / Swarm；角色分工；動手實作見 AI08 #18
09Agent Orchestration Framework09-agent-orchestration🌱2024+ 新題：LangGraph / Temporal Agent / Restate / Inngest；Durable agent（stateful、crash-safe）、workflow as code

F05-C 協定與生態

#主題SlugStage大綱
10MCP 協定概念10-mcp-protocol🌿吸收自舊 08-2-mcp-multi-agent.md + 08-ai-tool-configuration.md；MCP 的 primitive（tool / resource / prompt）；MCP server 從零見 AI09 #12
11Agent 生態全景（2026 現況）11-agent-ecosystem-2026🌱LangChain / LlamaIndex / AutoGen / crewAI / Swarm / Haystack；定位對比；選型

🔧 小實作注意事項

（本章是概念章，動手實作見 AI08/AI09）

#主題SlugStage大綱
12Agent 架構圖畫法12-draw-agent-architecture🌱Single / Multi / Hierarchical / Graph；tool call flow；state machine 畫法

💣 Anti-pattern

#主題SlugStage大綱
13Agent 概念 Anti-patterns13-agent-antipatterns🌱什麼任務都塞給 single agent（context 爆）；tool 數量無限制（model 混淆）；memory 永遠成長（成本失控）；沒設 max iteration（infinite loop）；Multi-Agent 沒 supervisor；Agent failure 沒 fallback；tool result 不 sanitize 直接放 context

🧰 對應檢查工具

#主題SlugStage大綱
14Agent 概念工具14-agent-tooling🌱Framework: LangChain / LlamaIndex（概念層）、LangGraph / Temporal / Inngest（orchestration）、AutoGen / crewAI / Swarm（multi-agent）；Observability: Langfuse / LangSmith（trace / eval）

📎 補充

#主題SlugStage大綱
S01Agent Evaluation 概念s01-agent-evaluation🌱跟 single-turn eval 不同：要 eval 整個 trajectory；Task success rate / step efficiency；動手做 eval 見 AI08 #13

章節進度統計

  • 知識主題：14 項 + 1 補充 = 15 項
  • 🌿 growing：3（Agent patterns / Memory / Error handling / MCP 既有）
  • 🌱 seed：12

本章內容範圍變更（2026-04）：

  • 原「建第一個 Single Agent」「Multi-Agent demo」搬到 AI08 Build Applications
  • 原「Custom tool schema / MCP server 從零」搬到 AI09 Build Extensions
  • 本章精簡成概念 + 模式 + 框架選型

跨系列連結

  • → AI02 #10 Prompt + Tools Combo（Agent 的 prompt 起點）
  • → AI04 F-D LLM Observability（Agent trace 觀測）
  • → AI08 F08-D Build Agent Applications
  • → AI09 F-B 通用 AI 能力（Custom tool / MCP server 動手做）
  • → AI07 Methodology（Agent 設計方法論）
  • → tools/openclaw openclaw 實戰

關係圖譜