定義與比較
AI 代理 vs 聊天機器人
從記憶、工具、自主性與現實世界行動，理解 AI 代理與聊天機器人的差異。
聊天機器人通常停留在對話框裡回覆。
AI 代理可以記住事情、選工具，並跨 session 更新 artifact。
這不是行銷名詞差異，而是使用者到底能不能真正完成工作。
快速比較
| 聊天機器人 | AI 代理 | |
|---|---|---|
| 目標處理 | 逐輪回應 | 可跨多步驟承接目標 |
| 狀態管理 | 大多只在單次 session 內 | 可保留 user 與 project 狀態 |
| 外部系統 | 有限或沒有 | 可用工具、API、MCP、提醒、地圖 |
| 可交付輸出 | 對話文字 | 結構化 artifact 與後續執行 |
為什麼這個區分重要
很多產品把自己稱作 agent，但實際上只是 prompt 更長的聊天機器人。真正的判斷標準很簡單：它能不能保留正確脈絡，並隨時間產出可用的工作成果？
使用者真正感受到的 agent 行為
- 記得你上週交代過的限制條件
- 把不同專案隔離，而不是污染上下文
- 更新同一份 checklist、地圖或報告，而不是每次重來
下一步
在真實工作流裡看差異
看看記憶、spaces 與 artifacts 如何改變最終結果。
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