AI Agent 完整指南｜架構、Workflow、安全與企業落地
最近更新：2025 Q1（補充 Agent Security、Nested Learning、Multi-Agent 風險）
如果你正在思考：
- Chatbot 為什麼一落地就失控
- Agent 架構該怎麼設計才不會炸
- 為什麼資安、審計、責任鏈突然變得重要
這一頁是給你的。
目錄
- 什麼是 AI Agent？
- AI Agent 架構模式總覽
- AI Agent 執行與決策機制
- AI Agent 記憶與長期學習
- 企業 AI Agent 安全與風險
- 企業 AI Agent 落地實戰案例
- AI Agent 系列文章索引
什麼是 AI Agent？
AI Agent 和 Chatbot 是完全不同的物種。
Chatbot：只能「說話」，沒有執行權限。最壞情況是回答錯誤（如加航案例的 800 加幣賠償）。
AI Agent：能「動手做事」，有資料庫存取、API 呼叫、雲端操作權限。攻擊目標從「騙它說錯話」變成「騙它做錯事」。
我認為真正的 Agent 需要滿足三個條件：
- 知識庫提取能力
- 工具調用能力
- 一定的容錯或除錯能力
因為只要 Agent 需要調用外部工具，就會有一萬種理由失敗。這時候除錯能力的高低就會嚴重影響 Agent 的 robustness。
詳細定義與案例請見：什麼是 AI Agent？企業 AI 導入的真實觀察
AI Agent 架構模式總覽
Workflow vs ReAct：兩種基本思維
Workflow 的假設是「我能預測所有情況」，但現實世界不是預定好的。
ReAct 的優點是對環境感知極強，適合知識問答和高密度交互場景。缺點是每步都需要 LLM 推理，速度慢、token 容易爆炸、容易陷入局部最優解。
Plan & Execute：讀著路書跑
如果 ReAct 是「摸著石頭過河」，Plan & Execute 就是「先畫好地圖再出發」。
核心思想：
- Planner：根據目標規劃完整步驟
- Executor：按計劃執行各步驟
- Re-planning：遇到問題時重新規劃
這種模式的優勢是有明確方向性，不容易走到局部最優解。
Dual-Agent 架構：Claude Code 的秘密
Anthropic 官方揭露了 Claude Code 為什麼這麼好用的內部架構——Dual-Agent 設計：
- Outer Agent：處理用戶對話、維持上下文
- Inner Agent：專注執行具體任務
這種分離讓系統在「自主性」和「人類對齊」之間找到平衡。
架構詳解：[Agent Part 5] Anthropic 官方解密為什麼 Claude Code 這麼好用的內部工程架構
Multi-Agent 協作：當 AI 學會「會診」
單一 Agent 有其極限。Multi-Agent 系統讓多個專業 Agent 協作：
- Supervisor 模式：一個 Agent 指揮調度其他 Agent
- Peer 協作模式：Agent 之間平等協商
但要注意：根據研究，100% 的 Agent 在多 Agent 互信場景下被成功攻破。信任鏈是最大風險。
AI Agent 執行與決策機制
Interleaved Thinking：穩定性的關鍵
Agent 落地最大的挑戰是「穩定性」。Interleaved Thinking 讓 Agent 在執行過程中持續思考和調整，而不是一次性規劃完畢。
這是現在 Agent 能夠真正落地的重要關鍵。
深入分析：[Agent Part 3] Interleaved Thinking 呈現的穩定性是現在 Agent 落地的重要關鍵
Plan, Exec, Critic：System 2 思維
加入 Critic 角色讓 Agent 具備「自我反思」能力：
- Plan：規劃行動
- Execute：執行任務
- Critic：評估結果、提出改進
這是用 System 2（慢思考）來突破瓶頸。
思維模式詳解：[Agent Part 4] Plan, Exec, Critic 我們如何用 System 2 思維突破瓶頸
LATS：讓 Agent 學會「三思而後行」
LATS（Language Agent Tree Search）是終極決策大腦，結合了：
- 蒙地卡羅樹搜索：探索多種可能路徑
- 自我反思：從失敗中學習
- 回溯能力：發現錯誤時退回重來
這讓 Agent 不再是「一條路走到黑」，而是能夠評估多種方案後選擇最優解。
Storm：駕馭整個編輯團隊
Storm 是 Stanford 開源的 Multi-Agent 系統，用於長文寫作。它的架構是真正的「編輯團隊」：
- 主編 Agent：統籌全局
- 研究員 Agent：蒐集資料
- 寫手 Agent：撰寫內容
- 審稿 Agent：品質把關
AI Agent 記憶與長期學習
Nested Learning：告別「金魚腦」AI
2025 年 Google 發表的 Nested Learning，讓模型擁有大腦般的長期記憶：
- 短期工作記憶：當前任務的上下文
- 長期語義記憶：跨任務的知識累積
- 情節記憶：過去經驗的回憶
這解決了 Agent 每次對話都「失憶」的問題。
企業 AI Agent 安全與風險
為什麼 Agent 比 Chatbot 危險 100 倍？
根據 2025 年學術研究：
94.4% 的 SOTA LLM Agent 容易受到 Prompt Injection 攻擊
100% 的 Agent 在多 Agent 互信場景下被成功攻破
真實案例：
- Salesforce ForcedLeak：填表單就能偷走整個客戶名單
- Microsoft 365 Copilot EchoLeak：零點擊外洩
傳統 WAF/APM 完全失效，因為它們看不懂自然語言，無法判斷 Prompt 的惡意意圖。
防禦架構建議
企業級 Agent 需要：
- Auth Gateway：統一權限控管
- Python 沙盒：安全執行環境
- LLM Router：智慧路由
- 雙層 Log：完整審計軌跡
實作指南：企業級地端 LLM 系統架構藍圖
企業 AI Agent 落地實戰案例
AI Agent 能不能落地？看人
技術從來不是最大的障礙——我在小老闆充電站的訪談（Podcast 版）中提到，Agent 落地的關鍵其實在於：
- 有沒有人願意負責
- 流程有沒有配合調整
- 期望值是否合理
推薦信 Agent：10 分鐘完成 10 封信
這是一個真實案例：用 Agent 在 10 分鐘內完成 10 個學校的推薦函。
不是炫技，而是證明 Agent 在「重複但需要客製化」的任務上有真正價值。
AI Agent 系列文章索引
Agent 架構系列
- Part 1 Workflow 型和 ReAct 型，誰更像你？ — 基礎架構比較
- Part 2 Plan & Exec 臨機應變 vs 讀著路書跑 — 執行模式選擇
- Part 3 Interleaved Thinking 呈現的穩定性 — 落地穩定性
- Part 4 Plan, Exec, Critic：System 2 思維 — 自我反思機制
- Part 5 Anthropic Dual-Agent 架構 — Claude Code 內部設計
- Part 6 Storm：駕馭整個文章編輯團隊 — Multi-Agent 寫作
- Part 7 LATS：三思而後行的決策大腦 — 樹搜索決策
- Part 8 Nested Learning：長期記憶 — Agent 記憶系統
Agent 安全與企業落地
- 企業安全 AI Agent Security — 94.4% 攻擊成功率
- 架構藍圖 地端 LLM 架構 — Auth + 沙盒 + 雙層 Log
- 企業定義 什麼是 AI Agent？ — 企業導入觀察
- 協作模式 Multi-Agent 協作 — 會診機制
實戰案例
- 推薦信 10 分鐘完成 10 封信 — 效率提升
- 系統管理 Claude Code 做 Linux 管理 — AI Ops 實戰
常見問題 FAQ
Q: AI Agent 跟 Chatbot 差在哪？
Chatbot 只能「說話」，最壞情況是回答錯誤。Agent 能「動手做事」，有資料庫存取、API 呼叫權限，攻擊目標從「騙它說錯話」變成「騙它做錯事」。風險等級完全不同。
Q: 企業什麼時候「不該」用 Agent？
當你沒有人願意負責、流程沒有配合調整、或期望值不合理時。技術從來不是最大障礙，人和流程才是。如果連基本的 SOP 都沒有，先別急著上 Agent。
Q: Agent 一定要上 Multi-Agent 嗎？
不一定。單一 Agent 配合 Plan & Execute 模式，在大部分場景已經夠用。Multi-Agent 適合需要「不同專業角色協作」的複雜任務，但架構複雜度和除錯難度會大幅提升。
Q: AI Agent 最大的安全風險是什麼？
Prompt Injection。研究顯示攻擊成功率高達 94.4%，而傳統 WAF/APM 完全失效，因為它們看不懂自然語言。企業需要專門的 Agent 安全架構：Auth Gateway、沙盒執行、LLM Router。
Q: Agent 為什麼需要審計 log？
因為 Agent 的決策過程是黑箱。當出事時，你需要知道「它為什麼這樣做」。雙層 Log（應用層 + LLM 層）是企業級 Agent 的基本要求，也是合規審計的必要條件。
Q: Workflow 和 ReAct 該選哪個？
看你的場景。Workflow 適合「可預測的標準流程」，速度快、成本低。ReAct 適合「需要環境感知的複雜任務」，但 token 消耗高、容易陷入局部最優。實務上常混用：外層 Workflow 控制流程，內層 ReAct 處理不確定性。
一句話總結
AI Agent 已經不是 AI 的子題，而是一個獨立的技術領域。
它結合了：
- 架構設計：Workflow、ReAct、Plan & Execute
- 決策系統：LATS、Critic、樹搜索
- 記憶機制：Nested Learning
- 安全防禦：Auth Gateway、沙盒、審計
這不是理論探討，而是我們在真實戰場試錯過的經驗。數據和邏輯都在這裡，你可以拿去改進。
關於作者：
Wisely Chen，NeuroBrain Dynamics Inc. 研發長，20+ 年 IT 產業經驗。曾任 Google 雲端顧問、永聯物流 VP of Data&AI、艾立運能數據長。專注於企業 AI 轉型與 Agent 導入的實戰經驗分享。
🔗 相關連結：