記得在ChatGPT剛發表那個時候，
那時候用戶們分享各種技巧，可以讓ChatGPT的輸出內容品質更高，更穩定。
然而，試多了就會發現，提示工程能做的還是很有限，
而且提示工程需要不斷迭代，反思，迭代，反思。
逐漸把這些經驗自動化，就成為了第一代的「代理人系統 Agent Systems」：AutoGPT [1]。
根據Micheal Lanham 的著書，《AI Agents in Action》[2]的圖1.8，
AutoGPT作為第一代「自動代理人系統 Autonomous Agent Systems」，
Agent 被設計成根據用戶的目標，來迭代出一串任務序列。
Agent 會根據任務的每一步迭代，評估任務完成後是某有達到用戶的目標。
如果任務沒有完成，Agent會基於新的知識或「人類回饋 Human Feedback」，
重新規劃任務序列，再試一次。基本上，背後的機制是：
人類用戶：設定目標
AI Agent：定義任務排序任務 (Defining and Sequencing Tasks)，執行任務 (Task Execution)，評估 (Evaluation)
而這途中，AI Agent可以使用大語言模型，可以使用網路，可以使用其他工具。
然而，自動代理人系統真的要運作，需要「信任 Trust」。
而我們人類對自動代理人系統還了解的不多，也因此還難以產生信任。
Reference
[1] https://news.agpt.co/
[2] https://www.manning.com/books/ai-agents-in-action
