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AI Agent 介紹：AI Agent 運作原理、組成元素、AAO 優化方法
AAO（AI Agent Optimization）是接下來的全新趨勢，接下來我們會說明：AI Agent 是什麼、AI Agent 運作原理、組成元素、AAO 優化方法。
當語言模型開始「自己動手做事」，你的網站、產品、甚至日常工作流程就不再只面向人類，而是同時面對一整座看不見的軟體軍團——AI Agent（智能代理）。
這些 AI Agent 24 小時不停地抓取數據、比較選項、下達指令，決定資訊能否被引用、任務能否被執行、流量與商機最終流向誰。
如果不在今天理解並善用這股自動化力量，明天我們就可能錯失大好機會——而掌握它的人，將重新定義搜尋、行銷與工作的版圖。
這就是 AAO（AI Agent Optimization）的全新趨勢，接下來我們會說明：AI Agent 是什麼、AI Agent 運作原理、組成元素、AAO 優化方法。
AI Agent 是什麼？
AI Agent（智能代理）不是單純聊天機器人；它是「會自己讀環境、動腦規劃、調用工具、執行任務」的一種軟體。
你給 AI Agent 目標，它會自己分解步驟、查資料、叫 API、點網頁、寫入資料庫，必要時再請你確認關鍵動作。2025 年的大趨勢，是各大雲端跟模型廠商都在把「Agent 化」變成標配。
AI Agent 以大型語言模型（LLM）為「大腦」，結合工具呼叫、記憶模組與回饋機制，接受高階目標之後自行拆解步驟並連續執行，而不必每一步都由人類手動指示。
AI Agent 的定義指向三件事：自主性、感知/推理、能行動。
AI Agent 會從環境或資料來源取用訊息、做決策，然後用工具或介面完成任務（不只是回你一句話）。IBM、AWS、麥肯錫對「AI agent」的描述都包含「代表使用者/系統自動執行任務、選擇動作、與環境互動」。
AI Agent 與傳統 Chatbot、自動化腳本差異
- 主動性：Chatbot 屬於「被動問答」；Agent 具備「任務導向」的持續行動能力。
- 長鏈規劃：Agent 會用 ReAct、Tree-of-Thought 等策略反覆「思考→行動→觀察」。
- 工具生態：可動態呼叫 API、資料庫、瀏覽器等外部工具，把語言理解轉化為真實操作。
- 持久記憶：向量資料庫保存上下文，使 Agent 能跨多回合追蹤目標。
AI Agent 可以幫我們做哪些事？
- 客服與技術支援：24 小時自動回覆問題、用語音或文字即時處理工單，甚至主動追蹤後續狀態。
- 行銷／銷售漏斗：即時評分潛在客戶、寄個人化追蹤信，甚至幫業務預約通話。
- 財務與帳務對帳：自動核對交易、開立發票與匯總報表，減少人工錯帳。
- 人資流程：從履歷篩選、面試排程到入職文件準備，通通交給代理跑。
- 軟體開發：像 Devin 這類「AI 工程師」能寫程式、修 bug、發 Pull Request。
- 資料分析與報告：自動匯整多源資料、生成圖表與洞察。
- 研究／情報蒐集：在瀏覽器裡連續搜尋、比價、抓重點並匯整來源，常見於 ChatGPT Browse 等工具。
- 個人排程與行政：幫你安排會議、寄備忘信、更新 CRM 或其他雲端應用——Lindy、Zapier 等平台已大量實作。
目前市場上知名的 AI Agent
1. 個人與瀏覽器副駕
Perplexity Comet
將搜尋、摘要、購物、排程「打包」進瀏覽器。Perplexity Comet 幫你點擊、填表、提交，號稱一個提示就能完成整段白領工作流程。現正邀請制 beta 中，被官方定位為「AI-工作系統」。
ChatGPT Agent 模式（ChatGPT 智慧體）
ChatGPT Agent 模式（ChatGPT 智慧體）把原本只能聊天的 ChatGPT，升級成能「自己在瀏覽器裡動手做事」的數位助理──先思考，再實際點擊、搜尋、填表、整理檔案，最後把成果交回給你。
Google Project Astra
DeepMind 的多模態原型，可用攝影機或語音即時與環境互動，Google 表示未來會併入 Gemini Live 與搜尋。
2. 企業流程／營運代理
IBM watsonx Orchestrate
2025 年 6 月更新新增「技能市集」與多雲部署選項，方便把採購、客服、HR 流程拆成可重用技能模組並集中治理。
Salesforce Agentforce 3
針對 CRM 場景推出「Command Center」，強調觀測性與權限控管，幫企業掌握每個代理的行為與 ROI。
SuperAGI
主打「Agentic GTM 平台」，用 AI SDR／AE 自動完成潛客篩選、郵件個人化與跟進，被視為銷售自動化領域的明星新創。
3. 開源多代理框架
CrewAI
以「角色扮演＋任務協作」為核心，獨立於 LangChain；2025 年月均下載逼近百萬、GitHub 星標破 3 萬，被稱為成長最快的開源代理庫之一。
LangGraph（LangChain 生態）
把代理視為有狀態的圖節點，支援單代理、層級式、循環式等控制流，並可在 Bedrock 等雲端託管。
AI Agent 組成元素
1. 感知層 (Perception)
任何進入代理的訊息——使用者指令、API 回傳、即時感測器、企業資料庫──都要先經由解析與正規化模組變成可餵給模型的 JSON／文本結構。
2025 年常用方案：OpenAI “function calling” 或 LangChain 的 tool 介面，用結構化 schema 驗證輸入。
簡單舉例：就像新進祕書先把各種語言的文件全翻成標準格式（同一種表格），方便老闆閱讀。
2. 語義理解與目標編碼 (Core LLM)
大型語言模型（GPT-4o、Claude 3 Opus 等）負責將人類目標轉為內部語義表示，同時抽取關鍵約束（期限、品質、預算）。
深度代理（Deep Agents）會在模型前後加上「系統提示＋逐步規劃提示」，確保長鏈任務不會在中途遺失上下文。
簡單舉例：祕書讀完需求後，在心裡列出「要幾頁、什麼風格、何時交」的代辦清單。
3. 記憶體系 (Memory / Retrieval)
短期快取：存放目前對話與現行子任務狀態。
長期向量記憶：將過往任務結果、文件嵌入到向量資料庫（如 Pinecone、Weaviate），供 RAG 隨取隨用。
新趨勢：跨代理共享記憶（如 Lindy Societies），讓不同角色調閱彼此學到的知識。
簡單舉例：祕書先翻桌面便條紙（短期記憶），再去公司檔案室翻歷年資料夾，還能跟其他祕書借筆記。
4. 推理與規劃 (Reasoning & Planning)
典型策略：ReAct、Tree-of-Thought、或 LangGraph 的計畫-工具-記憶三階段 loop。
深度代理將高階目標拆成 N 個子目標，並為每個子目標選擇最合適的工具與成功判準。
簡單舉例：祕書畫流程圖──「蒐集資料→做大綱→排版→校稿」──並標註完成標準。
5. 行動執行層 (Action / Tool Interfaces)
透過 REST、GraphQL、RPA、或雲端函式呼叫完成具體操作（寫程式碼、下單、更新 CRM…）。
簡單舉例：像打電話訂機票、開 Excel 算預算、登入後台改數字，全都自動完成。
6. 觀測與回饋 (Observation & Feedback)
每次工具呼叫後取得 result → 再送回 LLM。模型評估結果是否滿足成功判準，若否就重新規劃。
微軟 AutoGen 以 message passing 方式把觀測結果在多代理間流轉，形成「思考→行動→觀察→協商」環。
簡單舉例：祕書辦完事回報：「票訂好了」或「網站掛了重試中」，再決定下一步。
7. 學習／調整 (Learning Loop)
代理會將成功與失敗樣本寫入長期記憶，下一輪推理前先檢索相似案例。
企業版框架加入Human-in-the-Loop 審核與 RLHF 微調，把人類反饋蒸餾回模型或規則庫。
簡單舉例：祕書事後寫「心得小結」：什麼流程順、哪裡出錯，下次直接套用改進版 SOP。
這 7 步就像一位超能祕書的工作日誌：先聽清楚、懂需求、查資料、擬計畫、動手做、檢查結果，最後還會自我複盤。
AI Agent 運作流程
1. 啟動／身份載入：代理讀取角色設定與權限範圍（API key、ACL）。
2. 目標接收與語義解析：LLM 把自然語言任務轉成結構化「Intent + Constraints + Context」。
3. 長短期記憶檢索：先查向量庫有無可重用知識，再決定是否外部搜尋。
4. 生成行動計畫：拆解子目標的順序、依賴關係與成功指標。為每步挑選工具，標註輸入格式。
5. 執行第一個行動：調用工具並取得 observation。
6. 評估與迭代：若 observation 未達指標，則修改提示或換工具重試；若達成，將結果寫入記憶並移至下一子目標。
7. 完成或人工介入：所有子目標完成→輸出最終結果；若無法收斂→觸發人類審核。
提醒：這一整個 loop 在深度代理中可能重複數十次，直到所有 stop condition 滿足。
Observation 介紹
「Observation」是指 AI Agent 在呼叫外部工具（Action）後收到的「真實結果回饋」。Observation 是 Thought-Action-Observation （TAO）或 ReAct 迴圈中第三個不可或缺的元素，扮演「感知世界、修正計畫」的關鍵角色。
Observation 就是 Agent 的「眼睛」，把行動結果看清楚後，再決定下一步要怎麼做。
快速對照：TAO／ReAct 三步
- Thought：LLM 內部推理，決定下一步。
- Action：呼叫真正的外部工具。
- Observation：接收工具「真實輸出」，餵回 Thought，形成自我修正迴圈。
白話文舉例，幫助你理解 AI Agent 運作流程
想像你請來一位「超能實習生」，負責幫你處理事情。整個過程可以拆成 7 個動作，每一步都很直覺：
1. 先聽清楚──收集訊息（感知 Perception）
他會把你說的話、網站資料、公司 API 回傳……通通整理成統一格式，方便後續處理。開發者常用 OpenAI 的「function calling」或 LangChain tool 介面來做這件事，保證每條資訊都對得上欄位。
2. 弄懂想要什麼──理解任務（語義理解 Core LLM）
接著，他用最聰明的大腦（例如 GPT-5 或 Claude 3）把指令翻成「目標＋條件」：何時要完成？品質標準？預算限制？這一步就是把人話變「程式腦」能懂的語意結構。
3. 翻翻自己的筆記──找資料（記憶 Memory/Retrieval）
他先查「短期便條紙」看看剛剛的對話，再到「大資料夾」—向量資料庫（如 Pinecone）找舊專案成果。如果同辦公室的其他實習生有做過類似任務，也能直接借他們的筆記（跨代理共享記憶）。
4. 擬定執行計畫──思考與拆解（推理 & 規劃 Reason & Planning）
實習生把大目標拆成一連串小步驟，決定先做什麼、再做什麼，並為每一步挑好工具（例如查報價、更新 CRM）。這常用 ReAct 或 LangGraph 的「思考→工具→記憶」迴圈來完成。
5. 真正動手──執行動作（Action）
計畫確定後，他就去調用 REST API、Python 腳本，甚至自動點擊網站，把事情辦完。OpenAI、Salesforce、IBM 等都提供把 API 包成「技能」的做法，讓實習生好出手。
6. 檢查成果──觀察與回饋（Observation & Feedback）
每做完一步，他立刻把「成功或錯誤訊息」帶回來：例如「訂單已下」或「404 找不到頁面」。如果不達標，就重新規劃；在多代理系統裡，這些回饋會透過 AutoGen 的訊息通道彼此分享。
7. 做完再變強──學習與調整（Learning Loop）
最後，他把成功／失敗經驗寫進長期記憶，下次先引用，不重蹈覆轍。企業通常會插入 Human-in-the-Loop 和 RLHF（人類回饋強化學習），確保關鍵步驟有人審核，讓模型越用越聰明。
AI Agent 對於 SEO 的影響：搜尋行為被「外包」給軟體
個人端
- Perplexity、HARPA AI 等瀏覽器 Agent 直接替用戶提問、掃描網頁、萃取重點並完成下一步（寄信、下單）
- → 點擊深度驟減：Agent 只載入最相關段落，甚至改用 API。
企業端
- 內部客服或採購代理可自動比較供應商報價、寫 PO、追蹤物流
- → B2B 內容策略：確保資料有 CSV/API 端點，方便 Agent 抓取。
平台端
- Perplexity Comet 與 ChatGPT Browse 將瀏覽器直接整合入 Agent；CEO 指出「未來 AI 不是查資料，而是連續操作」。
關鍵影響
- 解析友善度：HTML 結構乾淨、無阻擋爬蟲的動態腳本，才能被 Agent 正常解析。
- 授權來源：若網站提供官方 API / OpenGraph + JSON-LD 敘述，Agent 更傾向使用。
- 安全風險：白皮書指出瀏覽器 Agent 易被 prompt injection 挾持——網站若注入惡意 meta 亦可能影響 Agent 行為。
AAO 優化方向
AAO（AI Agent Optimization）該怎麼做？接下來讓我們來仔細討論。
前提已改變
我們要服務的「客戶」不再只是人，而是一大票會自己讀網頁、拉 API、複製段落再去執行動作的 AI Agents（HARPA、Perplexity Comet、企業內部工作流等）。
要讓這些軟體助理「看得到、讀得懂、願意用」，傳統 SEO ⟶ Agent Experience Optimization（AEO） 的做法必須到位。
資訊從給人看，變成給機器人看。
1 . 讓 Agent 容易「找到」——可擷取、可爬、可引用
乾淨的 HTML 與靜態路徑
- 避免把關鍵內容包在 JavaScript 動態渲染或 Shadow DOM 裡，否則瀏覽器 Agent 可能直接抓不到。
結構化資料優先
- FAQPage、HowTo、Product、Dataset 等 Schema.org 標記仍然關鍵。
- 為重點數據同步提供 JSON-LD 源檔 / RSS / CSV / GraphQL endpoint——Agent 抓 API 省時省錢，比解析 DOM 容易得多。
開放 robots，但加速回應
- 如果你擋掉新興的 Agent user-agent（ex: harpa-ai），它就只能把你的頁面略過。
2 . 讓 Agent 「願意引用」——信任、權威、精準
段落式事實陳列：Agents 傾向複製最短能解題的文字。把關鍵數據拆成 1-3 句摘要、清單或對照句型，降低冗詞。
E-E-A-T 強化：強制露出作者簡介、原始數據來源、更新日期；被訓練的 LLM 會把這些視為可信度訊號。
一致引用標籤：內外文統一品牌綽號、產品型號，避免向量檢索把你和競品混在一起。
3 . 讓 Agent 「能行動」——資料及服務打包給工具層
公開（或授權式）API：如果你的業務需要用戶採取下一步（下單、預約、計算），直接給出 REST/GraphQL 端點；瀏覽器 Agent 就能跳過 UI 直接調用。
微格式與 Deep-Link：intent:、whatsapp://send?text=… 這類深層鏈結可讓行動式 Agent 一鍵完成轉換。
速率限制與金鑰管理：給 Agent 流量單獨的 API Key，可追蹤與節流，避免被刷爆。
4 . 保護自己——安全、合規與 AI-Policy
Prompt-Injection 防禦：在自家元數據注入「拒絕危險指令」或錯誤資訊，可能反被利用。跟進 OWASP Gen AI Top 10 的建議，檢查可被外部寫入的欄位。
meta name=”ai-policy” 草案：IAB Tech Lab 2025 正推動標籤告訴 Agent 你允許的抓取與產出範圍，可先在 staging 站試跑。
資料授權條款：用 Creative Commons / 商業 API 條款明確標註，避免被未授權的企業代理大批量複製。
SEO 與 AAO 的關聯之處：SEO DNA 的延續
就算在 AI Agent時代，幾個 SEO 基礎仍舊重要：
- 可爬與可索引──乾淨 HTML、穩定網址、可被 robots 讀到仍是前提；否則搜尋引擎和 Agent 都進不來。
- 內容品質與權威──E-E-A-T（經驗、專業度、權威、可信度）仍是引擎與 LLM 判斷可信度的核心。
- 技術健康與速度──Core Web Vitals、行動裝置體驗、HTTPS 等技術指標，無論是人還是 Agent，載入慢都會跳出。
SEO 的新未來：AXO（AI eXperience Optimization）
隨著 AI 搜尋的發展，我們希望出現在各個 AI 搜尋引擎、各個垂直的搜尋引擎。
在 AXO（AI eXperience Optimization）中，我根據不同的層次，分類了 AAO、BEO、GEO、AEO、SEO，定義了不同的工作任務。
SEO 找得到 → AEO 說得到 → GEO 連得到 → BEO 買得到 → AAO AI 替你做到。
延伸閱讀：《AXO（AI 全搜尋體驗）介紹：一次理解搜尋的未來與布局》
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