2026-08-10 20 min read -- 次瀏覽

從零打造 AI Agent：工具呼叫與記憶系統

手把手教你建立具備工具使用、長期記憶與多步驟推理能力的 AI Agent。

AI Agent AgentTool UseMemory 問小墨這篇的內容
機器人與 AI Agent 示意
AI Agent：能自主感知、決策並行動的智慧系統。

📌 本篇文章重點

  • AI Agent 跟聊天機器人的差別：多了一個「用工具結果回饋下一步」的迴路。
  • 3 步實作：打通工具呼叫 → 掛上記憶系統 → 設好安全邊界。
  • 先跑通最小閉環，再逐步擴充，是唯一不會迷路的路。

一、為什麼這篇值得看？

ChatGPT 很好用，但它只能「說」。真正的 Agent 是會做——查資料、算東西、寫檔案，然後根據結果決定下一步。這條「感知 → 思考 → 行動 → 觀察結果 → 再思考」的迴路，正是 ReAct（Reasoning + Acting）的精髓。

這篇帶你從零把 Agent 的核心骨架搭出來，不需要框架、不需要高階雲端服務。

二、核心概念，3 分鐘搞懂

Agent 的架構就一句話：

Agent 迴路
感知 → 思考 → 行動 → 觀察結果 → 再思考 → ...

💡 最重要的一件事

一定要把工具的回傳結果「餵回」對話上下文，讓模型根據真實結果決定下一步——否則工具形同虛設。

三、動手實作：3 步搭出 Agent 骨架

Step 1

打通工具呼叫（Tool Use）

讓模型不只輸出文字，還能呼叫外部工具。核心迴路用 Python 寫只要十幾行：

Python
tools = {
    "search": web_search,
    "calculate": calculator,
    "read_file": file_reader,
}

def agent_loop(query):
    response = llm.chat(query, tools=tools)
    if response.tool_call:
        name = response.tool_call.name
        args = response.tool_call.args
        result = tools[name](args)
        return agent_loop(f"工具結果：{result}")
    return response.text
Step 2

掛上記憶系統

讓 Agent「記得過去」，分三個層次：

  • 短期記憶：對話歷史（模型上下文窗口）
  • 長期記憶：向量資料庫 + RAG，跨 session 保留知識
  • 工作記憶：當前任務的中間狀態與暫存

初期先做好短期記憶的滑動視窗控管即可，長期記憶等有明確需求再加。

Step 3

設定安全邊界

工具權限越大，失控風險越高，務必分級：

工具類型範例風險控制
唯讀查詢搜尋、查檔低風險，做好速率限制
狀態變更發信、寫檔需人工確認（ask_for_confirmation）
高權限刪除、部署禁止或雙人審核

四、最小實作路線圖

  1. 先做工具呼叫：定義 2–3 個工具，打通 take 迴路
  2. 加短期記憶：維護對話歷史，控制 token 長度（滑動視窗）
  3. 加長期記憶：接向量資料庫，實作 retrieve 步驟
  4. 加評估：用測試集測工具使用正確率，再迭代 prompt

⚠️ 常見地雷

最常見的失敗是「一口氣想做到完」：工具、記憶、RAG、多代理一次上，結果哪裡壞都找不到。先把 Step 1 跑通，再一層層加上去。

五、常見問題（FAQ）

Q1一定要用高階雲端 API 嗎？

不用。工具呼叫是模型的標準能力（OpenAI、Anthropic、Gemini 都有），本機開源模型也支援，只是要用對模型。

Q2Agent 繞圈圈、一直重複下一步，怎麼辦？

加「最大迭代次數上限」，並在 prompt 裡要求「不確定就結束」。這是穩定性的第一課。

Q3多久能跑出第一個能用的？

只做工具呼叫 + 短期記憶的話，一個下午就能動起來。

總結

Agent 的骨架真的不複雜：工具迴路 → 記憶 → 安全邊界。真正難的是邊界設計與穩定性。照著最小路線圖，先跑通閉環再擴充，你也能從零做出自己的 AI Agent。

問小墨 AI