AI 智能代理開發的實戰洞察：與 Andrew Ng 的深度對談
在 LangChain Interrupt 大會上，AI 領域的先驅 Andrew Ng 分享了他對智能代理（AI Agents）發展現況的獨到見解。這場對談不僅揭示了產業發展的關鍵趨勢，更為開發者提供了實用的建議與方向。
從「代理」到「代理性」：思維模式的轉變
傳統思維
過去開發者經常陷入爭論：「這算不算真正的 AI 代理？」這種二元對立的思考方式，往往限制了創新的可能性。
新思維模式
Andrew Ng 提出「代理性」（Agentic）的概念，將自主性視為一個連續光譜，從低度自主到高度自主，都有其應用價值。
"與其爭論某個系統是否為真正的代理，不如將所有這些系統都視為具有不同程度自主性的代理性系統。"
— Andrew Ng
企業應用的實際場景：從簡單到複雜
線性工作流程的商業價值
表單處理自動化
檢視網站表單、執行網路搜尋、查詢資料庫以確認合規性問題
資料轉移與整合
複製貼上資料、執行額外搜尋、填寫不同表單的重複性工作
決策分支處理
偶爾的條件判斷，通常涉及工作流程的接受或拒絕
關鍵洞察
雖然複雜的代理工作流程具有高價值，但大量的商業機會存在於相對簡單的線性流程中。這些看似簡單的應用，往往能帶來立即且顯著的業務價值。
開發者必備技能：建構智能代理的核心能力
工作流程拆解
- • 識別業務流程中的關鍵步驟
- • 決定適當的任務粒度
- • 設計有效的執行順序
評估框架建立
- • 快速建立簡單的評估機制
- • 追蹤個別步驟的表現
- • 持續迭代改進評估標準
決策直覺培養
- • 判斷何時該放棄某個方法
- • 識別問題的根本原因
- • 選擇最有效的改進方向
評估系統的實踐智慧
漸進式評估開發方法
第一步：快速原型
在 20 分鐘內建立一個簡單的評估系統，即使不完美也沒關係。重點是開始補充人工評估的不足。
實例：針對經常出現的迴歸問題，使用 5 個輸入範例和簡單的 LLM 判斷來檢查特定錯誤。
第二步：持續改進
就像寫作一樣，先有初稿，然後逐步優化。觀察評估系統的缺陷，針對性地改進。
第三步：系統化整合
將自動化評估與人工評估結合，減輕重複性檢查的負擔，專注於更需要人類判斷的部分。
被低估的技術領域
語音應用開發
儘管大型企業對語音應用有強烈需求，開發者社群的關注度仍相對不足。
關鍵優勢：
- ▸ 降低使用者互動門檻
- ▸ 更自然的資訊收集方式
- ▸ 允許使用者即時修正想法
延遲處理技巧
語音應用需要在 1 秒內回應，理想情況下少於 500 毫秒。
實用策略：
- ▸ 預回應機制：「嗯，這很有趣」
- ▸ 背景音效：客服中心環境音
- ▸ 智能填充：自然的思考停頓
MCP 協議：資料整合的新標準
Model Context Protocol 的價值主張
解決的問題
當有 N 個模型和 M 個資料來源時，整合工作量不應該是 N×M，而應該是 N+M。
現況：開發團隊花費大量時間在資料管線的建置上
標準化優勢
統一的介面標準，讓代理能更容易接入不同的資料來源和 API。
願景：像樂高積木一樣組合不同的工具和資料
當前挑戰
- • 許多 MCP 伺服器實作品質參差不齊
- • 認證系統仍需改進
- • 需要階層式的資源發現機制
- • 協議本身仍在早期發展階段
AI 輔助編程的新時代
超越「氛圍編程」的深度思考
"這不是隨意接受或拒絕建議，而是一種深度智力活動。一天下來，我常常感到精疲力竭。"
— Andrew Ng 談 AI 輔助編程
關鍵能力
- • 精確指示電腦執行任務
- • 理解程式運作的基本原理
- • 有效除錯 AI 生成的程式碼
- • 跨語言開發的靈活性
實際影響
AI Fund 的所有成員，包括前台接待、財務長和法務總監，都學會了編程。這不是要他們成為軟體工程師，而是讓他們在各自的工作中更有效率。
創業成功的兩大關鍵
執行速度
新創成功的首要預測指標是執行速度。許多人從未見識過真正高效團隊的運作速度。
技術精湛的團隊執行速度，遠超傳統企業的想像。
技術深度
深入理解技術運作原理的人才最為稀缺。技術知識的快速演進使其成為最珍貴的資源。
行銷、銷售等知識重要但較易取得，技術洞察力才是關鍵差異。
結語：智能代理開發的未來展望
Andrew Ng 的分享為我們描繪了 AI 代理開發的現實圖景：這是一個充滿機會但仍在早期階段的領域。成功的關鍵不在於追求完美的「真正」代理，而在於務實地解決實際問題，快速迭代，並培養正確的技術直覺。
無論是簡單的線性工作流程，還是複雜的多代理系統，每個應用都有其價值。重要的是選擇適合的工具，建立有效的評估機制，並保持學習的熱情。在這個 AI 快速發展的時代，持續學習和適應將是每個開發者最重要的能力。