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AI 助理 vs AI 代理人 ​

AI 助理（AI Assistant）與 AI 代理人（AI Agent）雖然名字聽起來有點像，但其實概念和功能上有很大的不同。簡單來說，AI 助理像是個有求必應的秘書，而 AI 代理人更像是一個可以自己動腦思考、主動處理任務的管家。

AI 助理是什麼？ ​

AI 助理是一種被動型的工具，主要是為了解決你提出的問題或執行你交代的任務。它的功能通常很專注於「輔助」角色，比如回答問題、提醒行程、幫你搜尋資料等等。它的行動範圍受限於你給的指令，沒有太多的主動性。

例子：

假設你今天在辦公室加班，想要點外賣。你告訴 AI 助理：

「幫我找附近的餐廳，並推薦一些評價好的披薩店。」

AI 助理的做法是：

  1. 搜尋你所在地附近的餐廳。
  2. 根據評價排序，給你一份披薩店清單。
  3. 等你選定一家後，它才會繼續幫你下單。

AI 助理不會主動決定該選哪家，也不會去猜你在加班的時候可能需要來點甜的飲料。

AI 代理人是什麼？ ​

跟 AI 助理相比，AI 代理人是主動型的系統，理論上它不僅能理解你的需求，還可以在一定的範圍內自發地行動，幫你解決問題。它通常具備更高程度的「自主性」，可以根據上下文或目標，自己去計劃和執行多個任務。

我同樣還是用點外賣當做例子，假設你告訴 AI 代理人：

「幫我安排晚餐，快一點，我現在很忙！」

AI 代理人的做法可能會是：

  1. 分析你的過去的訂單記錄，發現你之前最常點的披薩口味。
  2. 檢查你加班的時間，選擇一家最快能送達的餐廳。
  3. 同時考慮你之前的偏好，主動幫你附上一杯全糖手搖飲（因為它記得你喜歡喝甜的飲料）。
  4. 自動幫你完成下單，並發訊息通知你：「披薩和飲料已經訂好，預計 30 分鐘送到。」

你會發現，AI 助理不需要你一步步指示，它能根據情境和歷史資料，主動判斷並完成一系列複雜的任務。

功能上的差異 ​

以下用幾個特性來比較 AI 助理和 AI 代理人：

特性AI 助理AI 代理人
主動性依賴用戶指令能根據目標主動行動
任務複雜度單一任務為主可以完成多步驟的任務
適應能力主要針對靜態問題解答能處理動態、上下文相關的需求
自主決策無有，能依據情境和目標做判斷

技術層面的區別 ​

AI 助理通常建立在問答模型上，它的架構傾向於回答問題或執行簡單的指令。

舉例：ChatGPT 作為語言模型，能回答你「Python 的 for 迴圈怎麼寫？」這類問題，但它不會主動替你寫一段符合「實際需求」的程式碼，除非你在問的時候就已經把情境清楚的描述出來了。

AI 代理人更像是一個多模組的系統，它可以整合「感知（perception）」、「計劃（planning）」、「行動（action）」等能力，並能執行更複雜的任務。例如，自動駕駛車輛就是一個典型的 AI 代理人，它需要感知環境（路況、行人）、計劃路徑，並控制車輛行動。

簡單的說，可以把 AI 想像成一個你雇用來幫忙的外送員，而 AI Agent 則更像是你的私人管家：

  • 外送員（AI 助理）：你說要什麼，他就給你送什麼，但如果你沒說清楚，他也不會多問或自己決定。
  • 私人管家（AI 代理人）：不但能按你的指示行事，還會根據你的生活習慣主動安排好一切，甚至幫你想到你沒想到的事情。

隨著技術的進步，AI 助理和 AI 代理人的界線可能會越來越模糊。未來的 AI 很可能同時具備高效的被動響應和主動決策能力。例如，智慧家庭系統可能同時能回答你「今晚的天氣如何？」（助理的功能），也能在下雨時自動幫你關窗、調整室內溫度（代理人的功能）。從目前的發展來看，AI 助理更適合輔助人類處理小型任務，而 AI 代理人則適合在複雜情境中執行多任務流程。

n8n 的 AI 代理人？ ​

n8n 是一種視覺化的工作流自動化工具，它的強項在於幫助用戶設計並執行特定的自動化任務流程。n8n 有內建一個 AI Agent 的節點，讓使用者可以在工作流程中引入 AI 功能，例如語言生成、文字分析等。

AI Agent

不過在我看來，n8n 的 AI 代理人功能更像是將 LLM 之類的模型整合到工作流程（Workflow）當中，讓使用者能在 n8n 的自動化流程裡引入 AI 產生回應或做一些文字分析。主要是透過每個節點把 Prompt 傳給後端模型（例如 OpenAI API 等），再把生成的回應或結果帶回到整個自動化工作流程的脈絡裡。

若你心目中的「AI 代理人」是能夠根據上下文行動的自走砲並且在多個工具之間切換並執行複雜任務，自我迭代、規劃、執行各種程式與 API 的流程，n8n 內建的功能相對就顯得比較「流程驅動、由外部指令驅動」。也就是說，它通常需要先由你明確設計好各步驟，AI 節點再配合既定流程輸入、輸出。如果要達到更像「自主 AI 代理人」那種可以自我決策、動態串接多個服務等功能，可能需要利用 n8n 的模組化特性，自行額外設計多個節點或邏輯來模擬 AI 代理人的「自主行為」。

整體而言，n8n 的 AI Agent 在流程自動化領域能帶來便利：

  1. 容易整合：直接在 n8n 圖形介面裡拖拉節點配置，就可以把 LLM 呼叫（例如 OpenAI API）接到原本的自動化流程。
  2. 可自訂流程：你可以自行決定什麼時候輸入、輸出給 AI，怎麼處理回應等。

n8n 的 AI Agent 節點的定位比較像「工作流程裡的一個 AI 功能模組」，而不是能獨立在多個任務之間自發性跳轉、持續學習並執行決策的「自治型 AI 代理人」。簡單來說，n8n 的 AI Agent 功能本質上就是以 LLM 為核心，讓使用者輕鬆的安插進自動化工作流程的節點；想要達到更強的「代理人效果」需要另外依靠更複雜的工具與邏輯設計。