本文是人機協作搭配 LLM 產出
在人工智慧的發展歷程中，AI 從單純執行人類指令的工具，逐步演變為具備自主決策能力的智能體。這堂課的核心目標，是幫助學生理解 AI Agent 的概念、運作方式，以及它如何透過學習與環境互動來完成複雜任務。我們不僅探討傳統強化學習 (Reinforcement Learning, RL) 如何訓練 AI Agent，還會深入剖析當前最熱門的技術趨勢——大型語言模型 (LLM) 作為 AI Agent 的應用。
課程首先討論 AI Agent 的基本概念，並強調它與傳統 AI 的不同之處。相較於傳統 AI 只能遵循明確指令，AI Agent 具備更高的自主性，能夠根據環境變化調整行動，甚至在缺乏具體指令的情況下，依靠自己的策略來達成目標。透過 AlphaGo 這樣的經典案例，我們能夠直觀地理解 AI Agent 如何在動態環境中運作，並持續優化自己的行為以獲取最佳結果。
接著探討 AI Agent 的運作方式，並解釋如何透過 觀察 (Observation)、決策 (Decision Making)、行動 (Action) 以及環境回饋 (Feedback) 來實現智能行為。這樣的運作模式讓 AI Agent 能夠像人類一樣，在不斷變化的環境中調整決策，以提高任務成功率。過去 AI Agent 主要依賴強化學習 (RL) 來學習最優策略，而 RL 雖然強大，卻有其限制，例如需要大量訓練數據，並且難以泛化到不同的應用場景。因此，隨著大型語言模型 (LLM) 的崛起，研究者開始探索新方式，試圖讓 AI Agent 直接利用 LLM 的推理與語言理解能力，來實現更加靈活的智能行為。
在這門課程中，深入分析 LLM 作為 AI Agent 的潛力與挑戰。LLM 具有強大的通用知識與推理能力，讓 AI Agent 無需重新訓練，就能適應不同的應用場景。透過自然語言交互，使用者可以簡單地描述目標，而 AI Agent 則能基於這些指令，自行規劃並執行多步驟任務。舉例來說，一個 LLM 驅動的 AI Agent 不僅可以執行單純的問答任務，還能根據當前環境動態調整行為，甚至自主尋找解決問題的方法。然而，LLM 也有其挑戰，例如難以記憶長期資訊，無法完全避免錯誤回應，甚至可能生成不準確的內容。因此，在課程中，我們也將探討 AI Agent 如何利用記憶機制與工具調用 (如搜尋引擎、計算函式或程式執行環境) 來增強自身能力。
此外也介紹 AI Agent 在各個領域的應用，包括自動程式設計、虛擬助手、遊戲 AI、智慧研究助手等。透過這些案例，我們將帶領學生思考 AI Agent 在未來可能帶來的變革，以及目前仍需解決的技術挑戰。
本課程的最終目標，是讓學生具備 AI Agent 的完整知識體系，理解其核心技術與應用場景，並掌握如何設計、改進 AI Agent 以適應更複雜的任務需求。隨著 AI Agent 在未來的發展與成熟，它將可能成為我們日常生活與專業領域中的重要夥伴，而這門課程正是理解並掌握這一技術的最佳起點。
https://youtu.be/M2Yg1kwPpts?si=E0Hq5HOWNX5BAdYD