在將 LLM 引入真實工程場景時，單次 Prompt 的問答模式往往難以解決複雜的跨檔案修改或多步驟推理。要打造真正能落地的自主 AI Agent，必須從傳統的單次補全模式轉向「感知—規劃—執行—驗證」的閉環系統。

本文總結近期在開發 AI Agent 過程中積累的架構設計思維與核心挑戰。

核心循環：規劃、執行與自我修正

一個具備自主能力的 Agent，其執行主循環通常包含四個階段：

1. 任務拆解（Plan & Decompose）：將使用者的高階需求拆解為具體可執行的子任務。
2. 工具調用（Tool Execution）：在沙盒環境中執行 Shell 指令、讀取檔案或調用 Search API。
3. 結果觀察（Observe & Verify）：解析工具返回的標準輸出與錯誤日誌，評估階段目標是否完成。
4. 動態修正（Self-Correction）：若工具執行報錯，Agent 自行分析 Traceback 並調整參數，而非盲目重複相同錯誤。

class AgentLoop:
    def __init__(self, model, tools):
        self.model = model
        self.tools = tools
        self.state = []

    def step(self, user_input):
        self.state.append({"role": "user", "content": user_input})
        
        while True:
            response = self.model.generate(self.state)
            if response.is_finished:
                return response.text
                
            tool_call = response.tool_call
            output = self.tools.execute(tool_call.name, tool_call.args)
            self.state.append({"role": "tool", "content": output})

工程挑戰與應對策略

1. Context Window 疲勞與資訊剪裁

當 Agent 在複雜任務中執行數十次工具調用後，中間產生的日誌與檔案內容會迅速填滿 Context。

• 解法：導入增量日誌摘要（Progressive Summarization）與結構化 Context 剪裁。保持高階目標與近期執行結果，將過往除錯的細節進行壓縮。

2. 沙盒邊界與安全防護

確保 Agent 在獨立沙盒中運行，並對高風險動作（如刪除重要資料、網路外部請求）設定明確的逾時與使用者確認機制。

「優秀的 AI Agent 不僅僅是生成程式碼，更重要的是它能讀懂編譯錯誤，並在交付最終結果之前自己把問題修好。」