AI 技術正經歷快速演進，已超越基礎聊天機器人，形成能夠在加密貨幣與 DeFi 等產業中自主規劃並執行任務的機制。這些機制被稱為 AI 代理（AI agent）框架，正逐漸成為最前沿軟體開發與自動化領域的關注焦點。儘管組織與開發者正嘗試各自的獨立 AI 解決方案，但「能夠精簡並加速這些創作流程」的工具所引發的興趣也出現了顯著的增長。為此，AI 代理機制在把開發流程轉變為更結構化、更快速且更容易的過程中扮演著關鍵角色。
AI 代理框架是函式庫與工具，能讓在 DeFi 與加密貨幣等領域（以及更廣泛的範圍）開發、部署與訓練 AI 代理變得順暢。這些框架不需要開發者從零開始做起，而是提供現成的組件，例如範本、API，以及其他基本的構建模組。AI 代理框架包含數個關鍵組成部分，包括「推理模組」、「記憶系統」、「動作介面」、「通訊協定」，以及「測試或評估掛鉤」。推理模組會在把目標拆解為更小步驟的同時，也會選擇下一個工具或動作。
此外，記憶系統會為任務的精確情境而儲存代理產生的動作與資訊，以便支援代理在執行該任務時使用。動作介面負責執行動作，並連結到執行該請求所需的 API。與此同時，當多個不同的代理協作時，通訊協定會提供服務，使代理之間能夠交換訊息。除此之外，測試或評估掛鉤負責記錄每一個動作，便於檢視代理的行為，或用以衡量輸出品質。
AI 代理框架通常會協調一個一致的迴圈，聚焦於推理、更新與執行，以讓代理能夠把上位目標逐步轉換為具體成果與可執行的動作。這些步驟包括：目標初始化、評估與規劃、選擇工具與動作、執行動作、監控與狀態修改、迭代執行的迴圈、管理與協調，以及輸出與結論。
流程從另一個系統或使用者可提供的指令或目標開始。這可能包括彙整今日的市場新聞，並透過電子郵件把內容寄送給團隊。就此而言，框架會圍繞此目標來配置代理的狀態，同時考量任何相關記憶或情境資訊。
框架包含一個推理元件，通常會透過 GPT 等語言模型來運作。它會判定工具、步驟以及執行順序。此階段所制定的計畫可能是迭代式的，也可能是序列式的。
接著，任務會轉向相對應的功能或工具。這可能會包含資料庫查詢或 API 呼叫。框架會標準化這些工具的呼叫方式與描述，使代理能夠以連續的方式與外部機制進行溝通。
在執行完成後，框架會記錄結果，並將其儲存在代理的記憶中。透過這樣做，後續的決策就能更有效地依據先前的結果來取得資訊支持。
然後，此循環會被重複進行，而迴圈通常會持續到達成目標，或滿足預先設定的停止條件為止。這會考量預先定義的錯誤門檻或時間限制。相應的迭代結構能夠在處理具有多個步驟的動態任務時支援代理，而不是只進行一次性的互動。
在相對複雜的使用情境中，AI 代理框架也可以支援任務拆解、依賴性處理，以及多代理協調。任務拆解是指把大型問題拆分成較小的步驟。依賴性處理則著重於確保任務以正確的順序執行；而多代理協調則會為不同代理分配各自的角色。
一旦框架判定目標已達成，就會朝向結果彙整前進。此外，它會格式化最終輸出並發送給使用者。於其他情況下，它也會為後續的動作鋪路。
在規劃選擇 AI 代理框架以滿足需求時，有幾個因素至關重要。
AI 代理將要執行的任務性質決定了其複雜程度。基於此，使用者可以判斷是否只需要一個 AI 代理，或者是否需要多代理的網路。因此，處理使用者支援通常只需要一個 AI 代理。然而，若要在幾乎不需要人工輸入的情況下撰寫每週市場報告，就需要多於一個代理來執行不同任務，例如研究、從龐大資料中提取洞察、撰寫，以及資料分析。
在選擇框架時，資料安全與隱私應該是首要考量因素。應評估框架在限制不同動作、輸出與輸入驗證方面的能力，以及對 API 與工具進行權限控管。這將在建立用於進行交易、修改資料或傳送訊息的代理時發揮顯著作用。
選擇 AI 代理框架應符合自身的建置專業能力。部分框架提供免程式碼介面，特別適合新手並能快速部署。其他框架可能透過以程式為基礎的最佳化提供更多彈性，適合具備較多 AI 開發經驗的人。
應評估框架與現有資料來源、工具以及基礎設施之間的相容性。例如，在需要呼叫功能時，可以著重於將自訂支援與工具納入其中的便利性。
可以評估所選 AI 代理框架的效能，並同時考量其在高負載下可能出現的行為。此外，還可以思考在即時應用情境中所需的延遲或回應時間，同時評估在處理更高資料量或多個並行請求時效能可能出現的退化情況。特別是，當 AI 代理從原型階段走向實際的正式生產環境時，這一點將至關重要。
總之，AI 代理框架正快速成為現代軟體開發的基石，使得能夠以最少的人為介入來規劃、執行與調整的自主系統得以建立。透過提供用於推理、記憶與動作的結構化工具，這些框架能大幅降低開發複雜度，同時提升可擴展性與效率。隨著加密貨幣、DeFi 等產業以及更廣泛領域持續採用自動化，選擇合適的 AI 代理框架將對建置可靠、安全且高效能的智慧系統至關重要。最終，隨著技術逐步成熟，AI 代理框架將在塑造去中心化、以資料驅動的創新未來方面扮演重要角色。
