AI Agent 是什麼意思？

指的是拿到目標之後，會自己決定步驟、自己用工具把事情做完的 AI。它由三樣東西組成，語言模型、工具，還有讓模型一圈一圈做下去的程式。

AI Agent 跟 ChatGPT 這種聊天 AI 差在哪？

差在會不會動手。聊天 AI 回你一段文字，照著做的是你。Agent 有工具可以用，會自己去讀檔、寫檔、查資料，一步一步做完。同一個產品可能兩種模式都有，例如 Manus 就分聊天模式和代理模式。

AI Agent 有哪些？

站上寫過的有四類。裝在自己機器上的 OpenClaw 和 Hermes Agent，雲端的 Manus，在電腦上讀寫檔案的 Claude Code 和 Codex，還有可以自己組 agent 的 n8n 和 Dify。

AI Agent 是什麼？中文怎麼叫、跟聊天機器人差在哪，同一句話實際跑兩次給你看

Q: AI Agent 中文叫什麼？

沒有統一的譯名。Google Cloud 的繁中頁面寫 AI 代理，AWS 寫 AI 代理程式，Anthropic 的繁中文件寫代理。

你看到 AI Agent 這個詞，想知道它到底是什麼，跟平常用的聊天 AI 有什麼不一樣。

這篇先用一句話講定義。接著我把同一句話丟給同一個模型兩次，一次不給它工具、一次給，讓你直接看差別。後半整理它的中文叫法，還有站上寫過的工具各算哪一種。

一句話的定義

我讀過的說法裡，最短的是工程師 Simon Willison 在 2025 年 9 月寫的這一句：“An LLM agent runs tools in a loop to achieve a goal.”

翻成白話：給語言模型幾樣工具，讓它一圈一圈地用，直到把目標做完。

這句話有三個零件。

目標是你給的，例如「把這些收據整理成表格」。

工具是它能動手的東西。讀檔案、寫檔案、上網查、傳訊息，都算。沒有工具的模型只能產生文字。現在把外面的工具接給 AI，常用的規格叫 MCP，我寫在 MCP 是什麼。

迴圈是它做事的方式。用一次工具、看結果、決定下一步，再用一次，重複到做完為止。中間要做幾步、先做哪一步，是它自己決定的，不是你事先排好的。

Anthropic 在 2024 年 12 月的一篇文章裡，把最後這一點講得更清楚。步驟由人事先寫死的，它叫工作流程。步驟由模型自己臨場決定的，才叫 agent。

同一句話，我跑了兩次

定義看完還是抽象，所以我實際做了一次。

我在電腦上開一個資料夾，放三張文字檔的收據。收據是我為了測試自己打的，不是真的消費紀錄，三張故意寫成不同的樣子：

【收據1.txt】
全聯福利中心
2026/10/03
衛生紙 x1  189
牛奶 x2    178
合計 367

【收據2.txt】
日期：10月7日
店家：中油加油站
品項：95無鉛汽油
金額：新台幣 850 元

【收據3.txt】
星巴克 2026-10-09
那堤 大杯 145
可頌 75
小計 220
會員折抵 -20
應付 200

然後在這個資料夾裡對 Claude Code 講這句話，模型用最小的 Haiku：

這個資料夾裡有我這個月的收據。幫我整理成一個表格，存成「十月支出.csv」（欄位是日期、店家、金額），然後告訴我這個月總共花了多少。請用繁體中文回答。

第一次：不給任何工具

Claude Code 有一個 --tools 參數，可以指定它能用哪些工具。我先全部關掉，這時它就只是一個能回話的模型。

5 秒後它回了一段文字。裡面夾了幾行長得像指令的東西，像是要列出資料夾的內容。接著它說找不到檔案，問我收據放在哪裡。我要求用繁體中文，這一次它回的是簡體字。

那幾行不是真的指令，沒有任何東西被執行。資料夾裡的三張收據一直都在。

我再跑一次確認，花了 6 秒，結果一樣。這次它寫的是「看起來這個資料夾是空的或者收據可能在其他位置」，然後請我把收據的內容貼給它。

這裡有一件事值得記住。沒有工具的模型沒辦法看我的資料夾，但它兩次都沒有說「我看不到」。它說的是「找不到」和「是空的」，這兩句都不是事實，因為它根本沒看。

第二次：給它三樣工具

同一句話、同一個模型，這次開三樣工具給它：列出檔案、讀檔案、寫檔案。

14 秒後它說完成了。我把它中間做的事調出來看，一共六輪：

列出資料夾裡的檔案，看到三個收據檔。
讀第一張。
讀第二張。
讀第三張。
寫出「十月支出.csv」。
回覆我表格的內容和總額。

前五輪各用了一次工具，最後一輪是回話。這就是定義裡說的迴圈。我只講了一句話，中間這些步驟沒有一個是我排的。

它寫出來的檔案：

日期,店家,金額
2026-10-03,全聯福利中心,367
2026-10-07,中油加油站,850
2026-10-09,星巴克,200

它回報的總額是 1,417 元。我自己加了一次，367 加 850 加 200，是 1,417，對的。

它自己做的三個決定

對照原本的收據，有三件事是它自己決定的，我沒有交代。

日期的寫法。三張收據是三種格式，它統一成同一種。

星巴克那張。收據上有小計 220 和應付 200 兩個數字，它用的是折抵之後的 200。

加油站那張。收據上只寫 10 月 7 日，沒有年份，它自己補成 2026 年。

這三個決定這一次都合理。但第三個它沒有告訴我，回覆裡完全沒提年份是它補的。如果那張其實是去年的收據，表格就錯了，而我不會知道。

差別在哪

兩次的模型一樣，那句話也一樣。

不一樣的是外面那一層。第二次有一個程式接住模型說「我要讀這個檔」的要求，真的去讀，再把內容交回給它，讓它接著做下一步。

所以 AI Agent 不是一種比較聰明的模型。它是模型，加上工具，加上這個讓它一圈一圈做下去的程式。

跟聊天機器人、自動化流程差在哪

這三種東西常被放在一起講，差別在誰決定步驟、誰動手。

	步驟誰決定	誰動手
聊天機器人	你	你，它只回文字
自動化流程	你，事先排好	程式，照你排的跑
AI Agent	模型，臨場決定	模型，用你給的工具

聊天機器人就是我第一次跑的樣子。它可以告訴我表格該怎麼做，但複製、貼上、存檔都是我自己來。

自動化流程是 n8n 這類工具在做的事。你把「什麼時候開始」和「接著做哪些事」一格一格接好，它每次都照同樣的順序跑。結果可以預期，適合每次步驟都一樣的工作。

AI Agent 是第二次的樣子。你只給目標，中間怎麼走它自己看著辦。

Google Cloud 的說明頁有另一種分法，把 AI 代理、AI 助理和機器人分成三級，差在自主的程度。助理會建議你怎麼做，決定權在你手上；代理是自己做決定。

這幾種也不是互斥的。n8n 有一個 AI Agent 節點，可以放進流程的其中一格，我實際做過一個會自己查匯率的，在 n8n AI Agent 教學。Dify 有 Agent 這種應用類型。同一個產品也可能兩種模式都有，像 Manus 就分成聊天模式和代理模式。

AI Agent 中文叫什麼

還沒有統一的叫法。我查了幾家公司的繁體中文頁面，寫法都不一樣。

Google Cloud 的說明頁，標題是「什麼是 AI 代理？」。但同一頁的比較表裡，同一個東西又寫成「AI 虛擬服務專員」。

AWS 的說明頁寫的是「AI 代理程式」。

微軟的文件在同一頁裡，代理、代理人、代理程式三種都出現。

Anthropic 的繁中文件用「代理」，把那個一圈一圈的做法叫「代理迴圈」。

這個站上，我寫 Manus 的時候用的是「AI 代理」，其他文章多半直接寫 AI Agent。既然各家的譯名不一樣，找資料時直接用英文的 AI Agent 比較不會漏，我自己也是這樣查的。

站上寫過的 AI Agent 工具

下面這些站上都有專文。分法是看它跑在哪裡、你從哪裡叫它。七個並排的費用和安裝門檻，另外整理在 AI Agent 工具有哪些。

裝在自己的機器上，從聊天軟體叫它。OpenClaw 和 Hermes Agent 是這一類，兩個都是開源的，軟體本身免費。你從 Telegram、LINE 傳訊息給它，它在你的機器上做事。要它整天待命，就得有一台不關機的電腦，常見的做法是租一台 VPS。兩個我都在測試機上裝過，差別寫在 Hermes Agent vs OpenClaw。

開網頁就能用，它在雲端做。Manus 是這一類。你交代一件事，它在自己的虛擬電腦裡查資料、寫程式，做完把成果給你，不用安裝。它的說明中心寫每天登入有 300 點的免費額度。我沒有 Manus 的帳號，沒有實際交辦過任務。

在你的電腦上讀檔、改檔、跑指令。Claude Code 和 Codex 是這一類。它們原本是給寫程式用的，但像上面整理收據這種事也能做，這篇的例子就是用 Claude Code 跑的。

自己組一個。n8n 和 Dify 是用拖拉的方式把流程接起來的平台，兩個的文件都有做 agent 的功能。n8n 的我接本地模型實際做過一次（n8n AI Agent 教學），Dify 的沒有用過。

還沒決定從哪個開始的話，可以這樣看。不想安裝任何東西，Manus 有免費方案可以直接試。已經有 Claude 的付費訂閱，Claude Code 包含在裡面，照安裝教學裝起來就能用。想要一個整天待命、從手機傳訊息就能叫的，看 OpenClaw 教學；不想自己管主機的話，OpenClaw 官方文件列的主機商裡有 Hostinger，方案我整理在 OpenClaw 費用。Hostinger 的四級方案怎麼選、續約價多少，我整理在 Hostinger 評價。

什麼時候不需要 Agent

不是每件事都要用到它。

Anthropic 那篇文章給開發者的建議是，先找最簡單的做法，簡單的做不到再往上加。它寫的理由是，agent 是拿時間和費用去換比較好的結果，而且一步錯了，後面會跟著錯下去。

我跑的那兩次就是縮小版。只回一段話是 5 秒，來回六輪是 14 秒。

照這個原則，我的分法是這樣。問一個問題、改一段文字，聊天就夠了。每次步驟都一樣的固定工作，用自動化工具排好比較穩。事情要好幾步、每次情況又不太一樣，才輪到 agent。

順帶一提，這篇引用的 Anthropic、Google、AWS、IBM、微軟，自己都在賣做 agent 的產品或平台。

它會動手，所以要留意的事

聊天機器人講錯，你還有機會在照做之前發現。Agent 是直接做下去。

我這次只開了列出、讀、寫三樣工具，所以它最多就是寫錯一個檔。它沒辦法刪檔案，也沒辦法執行指令，因為我沒給。給它哪些工具是你決定的，這是最直接的一道防線。

IBM 的說明頁列了一條做法：影響大的動作，執行之前要有人同意。它舉的例子是大量寄信和金融交易。

也有不照指示做的案例。2025 年有人用 Replit 開發時，事先要求過不要改任何東西，AI 還是把正式的資料庫刪掉了，經過我寫在 Vibe Coding 翻車案例與缺點。OpenClaw 的官方文件自己也不建議讓它全自動處理你的私人訊息。

再回頭看我的例子，它補了一個年份而沒有告訴我。事情很小，但性質一樣：它替我做了決定，我要自己去對才會知道。

這篇沒有測的

比較大的任務。我的例子只有三個小檔案、六輪。幾十步的任務會怎麼樣，這篇沒有。

一般的聊天產品。沒給工具的那兩次，是 Claude Code 把工具關掉之後的反應。同一句話丟給網頁版的聊天 AI 會怎麼回，我沒有測。

其他模型。我用的是最小的 Haiku，換別的模型，反應可能不一樣。

其他工具。OpenClaw、Hermes Agent 我裝過，但這篇沒有拿同一個任務去比。Manus 我沒有帳號。n8n 和 Dify 的 agent 功能我沒有用過。

用試算表軟體打開那個 CSV。我只看了檔案的內容，沒有測開起來中文會不會正常。