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# Agent
Agent 是什麼：在 MaiAgent 建立的 AI 對話角色，由回答模式、角色指令、語言模型、知識庫與工具組成，以及建立 Agent 前要先決定的事。
## 這是什麼？
Agent 是你在 MaiAgent 上建立的 AI 對話角色。每一個 Agent 都是一個獨立的對話機器人，有自己的身分、個性、知識和能力。
你可以把 Agent 想成一位新進員工——你需要告訴它：
* **你是誰**（角色指令 / System Prompt）
* **你知道什麼**（知識庫、資料庫）
* **你能做什麼**（工具、技能）
設定完成後，Agent 就能在各種對話平台上為使用者服務。
## 核心概念
### 語言模型（LLM）
Agent 的理解和回覆能力來自背後的大型語言模型（LLM）。你可以把 LLM 想成 Agent 的「腦力」——不同的模型在理解力、回覆品質、速度和成本上各有差異。
建立 Agent 時，你可以選擇適合場景的模型。MaiAgent 支援多種模型，包括 Claude、GPT 等，不需要自己管理模型，平台會幫你處理。
> **簡單判斷**：需要精準回覆、複雜推理 → 選較強的模型；高頻簡單問答、控制成本 → 選較快較輕的模型。
### 角色指令（System Prompt）
角色指令決定了 Agent 的行為方式。例如：
* 「你是一位親切的客服人員，用繁體中文回覆，語氣專業但不生硬。」
* 「你是一位財務分析助理，只回答與財務相關的問題，遇到不確定的數據請明確告知。」
好的角色指令會讓 Agent 的回覆品質大幅提升。
### 回覆模式
在 Agent 設定頁的「回答模式設定」選擇回覆方式，新建立的 Agent 預設為 Agent 模式：
* **Agent 模式**（預設）：適合需要多步驟推理的場景，Agent 會自行判斷要查什麼資料、用什麼工具
* **RAG 問答**：適合一般問答，直接依知識庫內容回覆
* **模板**、**混合**（收在「其他模式」底下）：模板依知識庫與 FAQ 以分類方式回覆，不由模型自由生成；混合則部分內容用模板格式、其餘自由回答
各模式的差異與設定方式，請看 [建立 Agent](/build/agent/setup.md#select-answer-mode-to-build-prompt)。
### 記憶
Agent 具備記憶能力：
* **對話記憶**：在同一段對話中記得前面聊過的內容；開啟「向量記憶」後，較早的訊息也能以語意檢索找回來
* **跨對話檢索**：回答時搜尋同一位聯絡人近期的其他對話，不用每次重新介紹
* **持久記憶**：從對話中提取事實與偏好長期保存，在同一位聯絡人的不同對話中沿用
> **進階說明**：這些設定都在 Agent 設定頁的「進階設定」：「對話記憶設定」管向量記憶、跨對話檢索與可回溯天數，以及對話記憶用的 Embedding／Reranker 模型；「持久記憶」顯示跨對話記憶的開關狀態與記憶列表。詳見 [跨對話檢索](/build/agent/cross-conversation-search.md)（含[其他選項](/build/agent/cross-conversation-search.md#other-memory-settings)）與 [持久記憶](/build/agent/persistent-memory.md)。
## 我需要做什麼？
1. **建立 Agent** — 取名、選擇語言模型
2. **寫角色指令** — 定義 Agent 的角色和回覆風格
3. **掛載能力** — 連結知識庫、工具、技能（視需求）
4. **測試對話** — 在內建的聊天視窗中測試效果
5. **串接平台上線** — 部署到 Web Chat、LINE 等對話平台
## 延伸閱讀
* [Agent 的功能](/build/agent/explain.md)
* [建立 Agent](/build/agent/setup.md)
* [角色指令設計指南](/build/agent/system-prompt.md)
* [為 Agent 加入角色指令](/build/agent/add-system-prompt.md)
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# Agent Instructions
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