Agent 的相關應用：Model Context Protocol, MCP

什麼是 Agent（一句話）

把「大模型 + 工具」組起來，讓模型不只會回答，還能自己查資料、寫檔案、跑指令。
→ 工具 = 模型的「感官與四肢」。

常見例子

• 開發：自動建專案、寫/改程式、執行檢查。
• 製作：做簡報/報告，整合文字圖片結論。
• 搜尋：規劃→搜尋→彙整比較（幾乎免手動）。

核心運行模式（ReAct）

重點只記四個詞，照這個節奏跑到有結論為止：

1. Thought：先想清楚「要做什麼、為什麼」。
2. Action：如果需要外部資訊/操作，請求呼叫一個工具。
3. Observation：接收工具回傳（成功/失敗/資料）。
4. Final Answer：資訊足夠就收斂結論；不夠就回到 Thought 再迭代。

規則：模型不直接動手；真正執行的是「你的 Agent 程式」。
模型只負責「提出要用哪個工具」。

參考：ReAct：Synergizing Reasoning and Acting in Language Models

系統提示詞（最小清單）

目的：讓模型照著 ReAct 節奏說話與決策。

你只要放這四塊就夠用：

• 職責描述：先 Thought，再視需要 Action，收到 Observation 再想下一步，最後給 Final Answer。
• 格式：固定輸出區塊（例如用 <Thought>...</Thought> 等標籤或固定 JSON 欄位）。
• 工具列表：列出可用工具、參數長相、回傳格式（例如 write_file(path, content)）。
• 環境資訊：目前工作目錄、可見檔案清單、允許操作的範圍（避免亂寫路徑）。

小訣竅

• 格式寫死（XML/JSON/Markdown 標題皆可）。
• 明確說「同一回合只呼叫一個工具」、「錯誤要先分析原因再重試（至多 N 次）」。