AI 的發展速度，可能比我們想像中更快。 當不少人仍然停留在跟 AI 一問一答、找資料、寫文章或整理答案的階段時，AI 其實早已開始進入更複雜的實際應用：它可以使用工具、閱讀大量文件、執行多個步驟、與其他 AI 代理協作，甚至在一定程度上自行規劃及完成任務。 不過，科技愈容易使用，我們有時就愈容易忽略背後技術的重要性。 今天，我們只需要輸入一句指令，便可能得到一份看似完整的報告、一個可以運作的程式，甚至是一套自動化流程。但「表面上完成了」，並不代表整個系統真的可靠、安全、可維護，或者適合長期使用。 AI「做得到」，跟 AI「做得好」，其實是兩回事。 這本書是怎樣出現的？ 今年年初去日本旅行之前，我用了幾天時間，跟 Claude Fable 5 一起做了一次頗深入的研究。 一開始，我只是從自己感興趣的問題出發，不斷向它追問： 一個 AI Agent 到底是怎樣運作的？為甚麼有些 AI 系統看起來很聰明，實際使用時卻經常出錯？當 AI 需要使用工具、記住上下文、處理長時間任務，甚至跟其他 Agent 合作時，背後需要甚麼設計？企業要把大型語言模型真正