Good Stake -> 生產力代理

許多人認為AI代理只是一個寫得很好的提示

但除此之外，選擇適當的代理組件非常重要：
> LLM
> 工具
> 記憶
> 觸發器
> 反饋循環

不是單一點 - 代理只是一個空洞的談話者

1. LLM：推理引擎
這部分定義了目標、行動方向和執行設計。
但LLM本身不會自動訪問你的系統、保持穩定的背景或在現實世界中採取行動
這就是為什麼「只是使用GPT」與建構代理不同

2. 工具：執行層
它是代理的雙手，這一層將思想轉化為行動
你的代理可以使用工具檢查數據、發送消息等
但沒有工具，AI代理只是一個文本生成系統

3. 記憶：背景層
它使你的代理隨時間保持一致
這可能包括用戶偏好、文本輸出的方案和風格等
但記住：不要將你的記憶用作筆記本紙
這個策略只會讓你付出性能代價，使你的輸出令人困惑

4. 觸發器：喚醒的決定
一個好的代理不需要一直運行
它應該通過發生的事件讓自己甦醒
這個策略比輪詢系統效果好得多

5. 反饋循環：改進過程
生產力代理不只是反應 – 它隨著時間的推移而改進
即它的輸出被檢查、錯誤被突出顯示並糾正為提示、工具、記憶或評估