（2025年11月11日更新）當人們談論 AI 代理（Agent）時，往往想像的是一個能執行任務的智慧助理：可以搜尋資料、整理報告、撰寫內容。但在過去一年裡，大多數所謂的「AI Agent」其實仍屬於初代架構，也就是所謂的 淺層代理（Shallow Agent）。
它的運作模式極為簡單：一個 while loop 反覆運行——接收指令、呼叫工具、返回結果、再重試。這樣的架構能快速地解決短鏈任務，但當任務變長、邏輯變複雜、需要跨天執行時，整個系統便會崩潰。
如今，AI 社群正掀起一場結構性轉變——從反應式的 Shallow Agent（Agent 1.0），邁向具備計畫能力與長期記憶的 Deep Agent（Agent 2.0）。這不只是技術迭代，更是一場產業思維的再造。一、Agent 1.0：迴圈執行的上限
在早期架構中，Agent 主要依賴語言模型的「上下文記憶」（context window）來維持狀態。它的思考、動作、觀察結果，全都被鎖在一次對話的短期記憶中。
這樣的設計雖然直覺，但極度脆弱：只要任務步驟太多、資料太雜，模型便會「失憶」、進入死循環，甚至忘記原始目標。
對應的問題包括：
- 上下文超載（Context Overflow）：模型記憶被無用資料填滿，指令無法被執行。
- 目標遺失（Loss of Goal）：中途忘了自己在解決什麼問題。
- 缺乏回溯機制（No Recovery）：一旦中間走入錯誤路徑，無法自我修正。
Shallow Agent 很像是會寫程式的助理，但沒有工作記憶，它可以幫你查五家餐廳、比較三款商品，但要它協助撰寫一份策略報告或自動整理一週的銷售資料，幾乎不可能。
二、Agent 2.0：從反應式到結構化的智能
新一代的 Deep Agent（Agent 2.0），其價值並非更聰明的模型，而是更具結構性的思考。
它將過去單線、短期的回應流程，升級為具備「規劃、分工、記憶與上下文管理」的系統架構，可歸納為四個關鍵支柱：
1. 具體規劃（Explicit Planning）
Deep Agent 不再靠模型即興思考，而是先建立一份可更新的行動計畫表：每一步都會記錄下執行狀態（pending、in_progress、completed），失敗時也會自動修正路線，這讓一項任務能持續執行數小時甚至數天，而不會迷失方向。
2. 階層式委派（Hierarchical Delegation）
如果說傳統 Agent 是「萬用助手」，那Deep Agent 則採用主代理（ Orchestrator ）→ 子代理（Sub-Agent ）的分層設計，由主代理人負責將任務拆解，子代理人則負責執行拆解後的任務，如「研究員」、「撰稿員」、「程式員」。每個子代理在乾淨的上下文中執行任務，最終回傳給主代理人統整結果。
3. 永續記憶（Persistent Memory）
為解決上下文遺失問題，Deep Agent 將中間成果寫入外部資料源，如檔案系統或向量資料庫。這讓 Agent 能「知道資訊在哪裡」，而非「記住所有內容」，同時也開啟企業級應用的可能，如多個AI Agent共享資料池，協作生成報告或決策建議。
4. 極致上下文工程（Extreme Context Engineering）
要讓 Agent 真正理解角色、任務與邏輯，單憑一句「你是一個有幫助的 AI」遠遠不夠。Deep Agent 需要極高精確度的提示詞設計：定義何時該暫停規劃、何時建立子代理、檔案命名規範、協作流程格式等。
這些設計讓 Agent 能在多角色、多工具的環境中維持穩定行為。
三、從技術進化到產業重構
這場從「Shallow」到「Deep」的演化，實際上正在改變整個 AI 產業的邏輯。早期的 Agent 架構偏向工具層，將模型視為能用的工具；但 Deep Agent 架構則轉向系統層，讓模型能為組織工作。
這意味著企業導入 AI 的策略也必須升級，從「讓員工使用 ChatGPT」的單點實驗，轉為讓組織擁有自己的 Agent 網絡，讓 AI 不只是回答問題，而是執行任務、串聯流程、積累知識資產。
而這樣的架構轉向，也帶來三個產業層面的意義：
- 導入者結構改變：企業不再依賴單一 AI 應用，而需要能控、能審計、能協作的 Agent 平台。
- SOP 變成知識資產：AI 不僅執行流程，還能將執行經驗沉澱為「AI SOP」，反覆優化與擴散。
- 從模型中心到組織中心：焦點不再是「用哪個模型」，而是「如何讓組織整體學會使用 Agent」。
四、未來：從反應到自治的企業 AI
Deep Agent 的出現，標誌著 AI 從單次任務的助手，邁向長期任務的協作者。
對企業而言，這將改變「導入 AI」的根本邏輯，從購買一個更強大的模型，轉變為建構一個能長期學習、持續協作的智能架構。未來的競爭不在於誰的 Prompt 寫得好，而在於誰能將公司內的流程、資料、決策模式轉化為可被代理執行的任務網絡。
對企業而言，導入 AI的議題也應多一層思考，能否在既有工作流程上，讓 AI Agent 成為流程中的角色，而非單純的工具。
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