AI 代理完整解析：從循環中的單一模型，到一支專家團隊

AI 代理（AI agent）是一種藉助 AI 模型自主追求目標的軟體系統：它讀取當下的情況，決定下一步，透過網路搜尋、程式碼或 API 等工具採取行動，並在繼續之前檢查結果。多代理系統則把這項工作分給多個各有專長的 AI 代理：它們分享各自的發現，在意見分歧之處相互質疑，再把整合後的答案交給一個負責最終拍板的代理。

這兩句話的定義，涵蓋了這個詞在 2026 年的大部分意涵：從能在整個程式碼儲存庫裡修復錯誤的程式設計助理，到動筆寫報告前先讀完數百個網頁的研究工具。但它也掩蓋了真正的難處。AI 代理的成本高於一次聊天回覆，耗時更長，而長任務初期的一個小錯誤，可能會悄無聲息地毀掉最後的結果。

在 SimianX，我們每天都在建立和執行多代理系統。在我們的即時分析室裡，四個 AI 代理即時分析一檔股票或一個加密貨幣交易對；在深度研究中，一個由八個代理組成的委員會針對單一股票或單一幣種展開辯論；公開的加密貨幣排行榜則為 30 多個 AI 模型平倉的每一筆交易評分。本指南以這套系統為實例，同時中立地介紹定義這個領域的 AI 代理產品與研究。

重點整理

AI 代理 = 模型 + 工具 + 記憶 + 一個由模型自己掌控的循環。如果每一步都寫死在程式碼裡，那就是工作流程，而不是代理。
當任務能拆成彼此獨立的部分，或者需要各方在互相對照之前先獨立形成觀點時，多代理系統才真正有幫助。它們消耗的 token（詞元）也多得多。
大多數 AI 代理的失敗源自誤差累積、工具不可靠、評估薄弱和成本失控，而不是模型「不夠聰明」。
評判一個 AI 代理，要看它在你自己的任務上反覆執行的結果：成功率、多次執行的一致性、每完成一項任務的成本，以及它所做一切的完整軌跡。

什麼是 AI 代理？一個實用的定義

這個概念比大型語言模型出現得更早。標準的 AI 教科書——史都華·羅素（Stuart Russell）與彼得·諾米格（Peter Norvig）合著的《人工智慧：現代方法》——把代理定義為：任何透過感測器感知環境、並透過致動器作用於環境的事物。恆溫器算一個，西洋棋程式也算一個。

2022 年之後的轉變在於，語言模型如今可以擔任推理核心。模型不再遵循人工撰寫的規則，而是用自然語言理解情況、寫出計畫，並選擇下一步要呼叫哪個工具。Anthropic 那份被廣泛引用的指南《打造有效的 AI 代理》劃出了如今多數工程師採用的界線：工作流程是透過預先定義的程式路徑來編排模型與工具的系統，而代理是由模型動態主導自身流程與工具使用的系統。

實務上，一個現代 AI 代理由五個部分組成：

一個目標。「修好這個失敗的測試」「總結今天推動輝達股價的因素」「決定是否在這根 15 分鐘 K 線上進場」。
一個模型，針對目標與目前狀態進行推理。
它可以呼叫的工具：搜尋、程式碼直譯器、資料庫查詢、行情資料 API、瀏覽器。
記憶或狀態：它已經嘗試過什麼、工具回傳了什麼、還有什麼尚不清楚。
一個帶有停止規則的循環：它會一直執行，直到目標達成、預算用完，或下一步必須由人核准。

拿掉循環，你得到的是聊天機器人；把每一步都事先固定，你得到的是工作流程。正是這個由模型自己掌控的循環，讓它成為 AI 代理。

AI 代理、聊天機器人與工作流程的差異

這三個詞經常被混用，部分原因在於「代理」這個詞好賣。Gartner 為「把聊天機器人和機器人流程自動化重新包裝成代理」的做法取了個名字——「代理洗白」（agent washing），並在 2025 年 6 月估計，在銷售代理式 AI 的數千家供應商中，只有約 130 家提供的是真正的 AI 代理。下表是區分三者最快的方法。

聊天機器人	工作流程（管線）	AI 代理
誰決定下一步	使用者，一次一則訊息	開發者，在事先寫好的程式碼裡	模型，在執行當下
是否使用工具	有時，每次回覆呼叫一次	是，依固定順序	是，依需要選擇並反覆呼叫
不需新提示能否繼續工作	不能	能，沿著固定路徑	能，直到達成目標或用完預算
典型產出	一個回答	已知流程產生的可預期結果	一項完成的任務：一次程式碼修改、一份報告、一個決策
成本與速度	便宜，幾秒鐘	便宜到中等，可預期	較高且不固定，從幾秒到幾小時不等
典型失敗	一個你看得到的錯誤答案	碰到沒人預料到的輸入就出錯	偏離方向、陷入無窮迴圈，或在一個早期小錯誤上繼續堆疊
最適合	問答與起草	步驟已知、可重複的流程	路徑無法預先寫死的開放式任務

同一份 Anthropic 指南裡有一條實用的原則：從最簡單可行的方案開始，只有當更高的自主性明顯改善結果時才增加它。許多被包裝成 AI 代理來宣傳的任務，用工作流程來做會更好、更便宜，也更安全。

SimianX AI AI 代理循環示意圖：圍繞目標與模型的感知、規劃、行動與反思，以及工具、記憶和防護機制 — AI 代理循環示意圖：圍繞目標與模型的感知、規劃、行動與反思，以及工具、記憶和防護機制

AI 代理如何運作：感知、規劃、行動、反思的循環

無論貼著什麼品牌標籤，每個 AI 代理都在執行這個循環的某種版本。

感知

AI 代理蒐集當下的情況：使用者的目標、上一步行動的結果、某個檔案的內容、一頁搜尋結果、圖表上最新的一根 K 線。它所知道的一切都必須裝進模型的上下文視窗，所以好的代理懂得取捨：摘要舊的步驟，保留之後還會用到的原始資料，其餘的全部捨棄。

規劃

模型決定下一步要做什麼。有時這是一份預先寫好的完整計畫；更多時候，它是在看到上一步結果之後，只選出下一步。影響深遠的 ReAct 論文（Yao 等人，2022）指出，把簡短的推理筆記與行動交替進行，能讓模型一邊蒐集資訊一邊及時修正方向，並在多項任務上勝過只行動或只推理的基準方法。多數代理框架至今仍沿用這個模式。

行動

AI 代理呼叫一個工具。現代模型會送出結構化請求，例如「搜尋 X」或「用這些參數執行這筆查詢」，外圍軟體負責執行並回傳結果。如今這套「管線」已經有了標準。模型上下文協定（MCP）由 Anthropic 於 2024 年 11 月推出，並於 2025 年 12 月捐贈給 Linux 基金會旗下的代理式 AI 基金會，它定義了 AI 代理如何連接工具與資料來源。Google 的 Agent2Agent 協定（A2A）如今同樣是 Linux 基金會的專案，規範了由不同廠商打造的代理之間如何彼此溝通。

反思

AI 代理對照目標檢查結果。測試通過了嗎？這個數字和第二個來源對得上嗎？計畫還合理嗎？Reflexion（Shinn 等人，2023）等研究顯示，讓代理寫下哪裡出了錯再重新嘗試，能提升它在程式設計與推理任務上的表現。反思也是代理決定停下來的環節：因為目標已經達成，因為它卡住了，或者因為有風險的操作需要人來核准。

循環周圍是防護機制：以 token、時間或金錢計算的預算，代理獲准使用的工具清單，以及必須由人點頭放行的關卡。放在交易情境裡，這至少代表：部位大小有上限，每筆交易都設停損，模擬交易與真金白銀之間界線分明。

SimianX AI 四種多代理設計比較：單一代理、協調者加工作者、專家代理向決策代理回報、辯論加裁判 — 四種多代理設計比較：單一代理、協調者加工作者、專家代理向決策代理回報、辯論加裁判

單一代理與多代理系統

單一代理獨自執行這個循環。多代理系統則把工作的不同部分交給不同的 AI 代理，每個代理都有自己的指令、工具與上下文，最後再把它們的產出合併。常見的設計有四種：

協調者與工作者。一個主導代理把任務拆成幾個部分，分別交給工作者代理，再合併結果。研究助理常採用這種方式。
專家向決策者回報。每個代理負責一個領域，例如圖表、新聞或財務，由最後一個代理權衡它們的觀點。這正是我們即時分析室的架構，下文會詳細介紹。
辯論。代理在裁判做出決定之前，分別就對立立場展開爭論。Du 等人（2023）發現，多個模型實例經過幾輪辯論後，在事實準確度與推理能力上都優於單一模型獨自作答。
投票或集成。多個代理或多個模型各自獨立回答同一個問題，然後彙總答案。

支持多代理系統的證據是真實的，但有前提條件。Anthropic 在 2025 年 6 月報告指出，在其多代理研究系統中，由一個 Claude Opus 4 主導代理指揮多個 Claude Sonnet 4 子代理，在其內部研究評測上的表現比單一 Claude Opus 4 代理高出 90.2%。同一篇文章也坦白交代了代價：AI 代理消耗的 token 約為一次聊天的四倍，多代理系統則約為十五倍。文章也提到，多數程式設計任務中真正能平行處理的部分比研究任務少，因此比較不適合這種方式。

單一代理	多代理系統
建置與除錯	較簡單：一組提示詞，一條軌跡	較困難：多組提示詞、多次交接，以及一條合併後的軌跡
每項任務的成本	較低	往往高出數倍
速度	依序執行	平行的部分完成得較快；協調會帶來額外負擔
涵蓋廣度	受限於一個上下文視窗	每個代理為自己負責的部分取得一個全新的上下文
錯誤檢查	必須自己發現錯誤	代理之間可以相互質疑，分歧一目瞭然
典型失敗	在錯誤的第一個想法上鑽牛角尖	溝通失誤、重複作業或最後合併不力
最適合	緊密耦合的任務，例如多數程式設計工作	範圍廣泛的研究，以及需要獨立觀點的決策

我們的經驗法則是：當你希望各方觀點在相互對照之前先獨立形成時，就用多個 AI 代理。圖表解讀不應被新聞代理剛剛讀到的標題左右，而看空理由應該由一個唯一職責就是找問題的代理來寫。

AI 代理會在哪裡失靈

AI 代理的失敗方式是可以預見的，任何誠實的指南都必須花篇幅講清楚。2025 年的一項研究《多代理 LLM 系統為何會失敗？》（Cemri 等人）標註了來自七個熱門多代理框架的 1,600 多條執行軌跡，歸納出分屬三大類的 14 種失敗模式：系統設計上的問題、代理之間的錯位，以及對最終結果的驗證不足。

誤差累積

長任務會把小小的錯誤率成倍放大。如果一項任務的每一步都有 95% 的成功率，且各步驟彼此獨立，那麼一個 20 步的任務只有約 36% 的成功率（0.95 的 20 次方）。如果每一步的成功率是 99%，同一項任務的成功率約為 82%。這就是為什麼每一步的可靠度比任何單一步驟的出色表現更重要，也是為什麼 AI 代理需要檢查點，在下一步建立在錯誤之上以前把它攔下來。

SimianX AI 折線圖：步驟越多，端到端任務成功率越低；20 步時，每步可靠度 99% 對應 82%，95% 對應 36%，90% 對應 12% — 折線圖：步驟越多，端到端任務成功率越低；20 步時，每步可靠度 99% 對應 82%，95% 對應 36%，90% 對應 12%

幻覺與誤讀工具結果

模型可能捏造事實、誤讀工具回傳的結果，或者把過時的數字當成最新資料繼續沿用。AI 代理會讓問題更嚴重，因為一個憑空捏造的數值，可能成為下一步行動的輸入。解決方法是結構性的：傳遞原始資料而不是轉述，用程式核對關鍵數字而不是相信模型的算術，並要求每一項重要論點都註明出處。

成本

每走一遍循環就是又一次模型呼叫，而且上下文會隨著任務推進不斷變長。一個在示範時看起來很便宜的任務，一旦代理開始重試、反思和重讀，放到正式環境中可能要貴上好幾倍。為每項任務設定硬性預算，並衡量完成一項任務的成本，而不是單次呼叫的成本。

延遲

AI 代理用速度換取品質。聊天回覆只要幾秒鐘；研究型代理可能要幾分鐘，而處理一項大型程式碼修改的程式設計代理，執行時間可能長得多。我們自己的八代理深度研究委員會分析一檔股票需要好幾分鐘，因為代理們要先研究、辯論、投票，然後才開始撰寫。

評估

AI 代理是非確定性的：同一項任務這次成功，下次可能失敗。tau-bench 基準提出了一個名為 pass^k 的指標，也就是代理在同一任務的 k 次嘗試中全部成功的機率，並發現即使是當時強大的函式呼叫代理，在其零售領域中八次嘗試全部成功的比例也不到 25%。一次驚豔的執行說明不了什麼。SWE-bench（程式設計）和 OSWorld（電腦操作）等公開基準很有參考價值，但它們並不是你的任務。

安全與權限

會讀取網頁或電子郵件的 AI 代理，可能被藏在其中的指令操縱，這種攻擊稱為提示詞注入，在 OWASP 的大型語言模型應用風險清單中名列第一。只給代理完成任務所需的最小權限，讓金鑰等機密資訊遠離它的上下文，並要求在任何不可逆的操作（例如移轉資金）之前先取得核准。

這些問題會帶來實實在在的商業後果。在同一份 2025 年 6 月的新聞稿中，Gartner 預測，到 2027 年底，超過 40% 的代理式 AI 專案將被取消，原因包括成本不斷攀升、商業價值不明確以及風險控管不足。

實例：SimianX 的 AI 代理如何分工完成一次交易判斷

交易對 AI 代理而言是一場嚴苛的考驗。資料源源不絕地湧入，做決定時沒有人知道正確答案，而每一次判斷最終都會由市場來評分。以下是我們的系統如何分工。

即時分析：三個專家代理加一個決策代理

當你在即時分析室開啟一檔美股或一個加密貨幣交易對並選定時間週期，四個 AI 代理就開始工作。涵蓋範圍包括 13,000 多檔美股與 ETF，以及 4,000 多個加密貨幣交易對，K 線週期最短可到 1 分鐘。

指標代理解讀圖表：趨勢、動能、支撐與壓力。每出現一根新 K 線，它就執行一次。
情報代理解讀該標的的新聞流，以及預測市場的賠率（如果有的話）。它每隔幾分鐘更新一次。
基本面代理對股票解讀申報文件與內部人交易，對幣種解讀鏈上資料與衍生性商品資料。這些資料變化緩慢，所以預設大約每小時更新一次。
決策代理在 K 線收盤時權衡另外三個代理的結論，並給出操作建議：買進、賣出或觀望，同時給出進場價、停損價與目標價。

當出現交易機會時，系統會依照這個停損與目標建立一個模擬部位，並在交易進行過程中說明每一次進場、調整與出場。每個代理背後要用哪個模型，由你來選。這四個代理也可以作為自動駕駛儀依排程執行，而情報代理所依賴的評分新聞流，正是驅動市場脈搏的同一個資訊來源。

為什麼要這樣分工？三個專家代理依不同的節奏執行，把它們分開，就能讓圖表解讀在每根 K 線上更新，而不必花錢去重讀一份根本沒有變動的財報。這也讓每個代理的上下文保持精簡、聚焦。更重要的是，它讓分歧一目瞭然：當圖表顯示「突破」、新聞代理卻提醒明天就要公布財報時，決策代理必須正面處理這個衝突，而不是把它平均掉。

SimianX AI SimianX 如何分工完成交易判斷：指標、情報與基本面代理向決策代理回報，後者建立模擬部位，並在排行榜上計分 — SimianX 如何分工完成交易判斷：指標、情報與基本面代理向決策代理回報，後者建立模擬部位，並在排行榜上計分

深度研究：八代理委員會

想對一檔股票或一個幣種做更從容、更深入的分析時，深度研究會組成一個由八個 AI 代理構成的委員會。四位分析師同步研究：基本面、圖表、新聞，以及第四個席位——對股票而言是擇時觀點，對加密貨幣而言則是衍生性商品分析師。接著，一位看多研究員與一位看空研究員分別為多空雙方建立最有力的論證。研究經理主持一場針對最大分歧的辯論，每位成員在最後的投票中重申自己的立場，再由風險經理寫出附有經過校驗價位的決策。我們的重構後委員會完整流程示範逐一畫面展示了一次完整執行。

這就是研究文獻中的辯論模式，被搬進了正式環境。之所以要設看空方，是因為一個全是附和者的分析師委員會，其實只是把同一個觀點重複了四次。

排行榜如何衡量結果

做交易判斷的 AI 代理，必須以結果來評分，而不是看它的推理聽起來多有說服力。加密貨幣排行榜為這些模擬部位背後的 AI 模型評分，只有已經平倉、並以真實市場價格結算的交易才會計入。它目前涵蓋來自多家 AI 實驗室的 30 多個模型，並從兩個面向衡量每一個模型：

勝率：已平倉交易中以獲利結束的比例。
平均 R：以進場時承擔的風險為單位來衡量每筆交易的獲利。在 100 做多、停損設在 98，每單位承擔的風險是 2；在 104 平倉就是 +2R，完全停損出場則是 −1R。

一個模型必須在目前的篩選條件下累積 20 筆已平倉交易，才會納入排名，所以靠幾筆運氣好的交易無法登上榜首；你也可以依時間區間、時間週期與多空方向篩選。把這兩個數字放在一起看很重要：高勝率配上低 R，可能掩蓋了幾筆大額虧損；勝率普通但 R 很高，則可能代表贏的次數較少，但每次贏得更多。我們在《哪個 AI 模型最會交易？》和《GPT、Gemini 與 Claude 比較指南》中比較過榜單背後的這些模型。

接入你自己的 AI 代理

這套系統同樣對外部 AI 代理開放。agent 使用頁面說明了如何為 Claude Code、Codex、Cursor 或其他代理裝上 SimianX 技能和一把 API 金鑰，讓它能對任何標的啟動一次四代理即時分析、追蹤評分新聞流，或執行深度研究。你的代理會拿到一把專屬金鑰，預算由你設定。它永遠拿不到你的網站登入憑證，它管理的每一個部位都是模擬部位。

風險提示：以上內容描述的是產生分析結果與模擬交易的軟體。這些內容屬於資訊，不構成投資建議。AI 模型會犯錯，排行榜成績反映的是過去的交易，無法預測未來報酬，任何模型或委員會都無法消除市場風險。切勿只憑 AI 的一個判斷，就拿你輸不起的錢去交易。

2026 年的 AI 代理類型

教科書中的分類

教科書依決策方式為代理分類，這些類別至今仍有助於理解現代系統：

類型	決策方式	範例
簡單反射型代理	針對當下的輸入執行固定的「條件—動作」規則	恆溫器；價格提醒
基於模型的反射型代理	規則之外，還對無法直接觀察的部分保有內部認知	會記錄寄件者歷史的垃圾郵件過濾器
基於目標的代理	搜尋能達成既定目標的行動	路線規劃工具
基於效用的代理	選擇預期取捨最佳的行動	權衡報酬與風險的交易代理
學習型代理	根據回饋改進自身行為	依點擊持續更新的推薦系統

語言模型代理是這些類型的混合體：就所追求的東西而言，它們是基於目標的；在權衡選項時，它們是基於效用的；它們也會在任務過程中透過反思結果來學習。

產品類別

依實際用途區分，2026 年大家使用的 AI 代理大致可分為五大類。這裡提到的產品僅為範例，並非推薦，而且它們的能力變化很快。

程式設計代理。AI 程式設計代理會讀取程式碼儲存庫、編輯檔案、執行測試並提出修改方案，通常以拉取請求（pull request）的形式提交。例子包括 Anthropic 的 Claude Code、OpenAI 的 Codex、GitHub Copilot 中的程式設計代理、Cursor 以及 Cognition 的 Devin。大家通常用 SWE-bench 來比較它們，這項基準要求代理解決開源專案中的真實問題。METR 的研究指出，前沿代理能以 50% 可靠度完成的軟體任務長度，自 2019 年以來大約每七個月翻一倍。

研究代理。它們搜尋網路或文件庫，閱讀大量來源，並撰寫附有引用的報告。Google 於 2024 年 12 月推出 Gemini Deep Research，OpenAI 於 2025 年 2 月在 ChatGPT 中推出深度研究（deep research）。它們的弱點在於來源品質：一份寫得漂亮的報告，仍可能建立在糟糕的來源之上。

瀏覽器與電腦操作代理。它們透過觀察螢幕、點擊和打字來操作瀏覽器甚至整個桌面。Anthropic 於 2024 年 10 月發表了電腦操作（computer use）功能。OpenAI 於 2025 年 1 月推出的 Operator，已在 2025 年 7 月併入 ChatGPT agent；Google 則有 Project Mariner。它們比透過 API 運作的代理更慢、也更不可靠，因此通常只用於沒有提供 API 的網站。

通用代理。它們接受一個廣泛的目標，綜合運用瀏覽、程式碼與檔案來完成它。2025 年 3 月推出的 Manus 是其中最知名的例子。Meta 於 2025 年 12 月同意收購該公司；2026 年 4 月，中國國家發展和改革委員會下令撤銷這筆交易。

交易與市場分析代理。它們讀取行情資料、新聞與申報文件，產生交易計畫或管理部位。TradingAgents（Xiao 等人，2024）等學術框架模擬了一家交易公司，設有分析師、研究員、交易員與風險管理等角色；SimianX 等產品則在即時資料上執行類似的委員會。市場充滿對抗與雜訊，因此在這個類別中，公開、可逐筆查驗的交易紀錄最為重要。

如何評估一個 AI 代理：檢查清單

無論你是在挑選程式設計代理、研究工具還是交易助理，都可以用同一組問題，把真正有用的 AI 代理和展示品區分開來。

問題	好的表現	警訊
它真的是 AI 代理嗎？	自己選擇步驟與工具	貼著「代理」標籤的固定腳本
它能處理你的任務嗎？	用你工作中的 10–20 個真實任務測試過	只有廠商示範與基準分數
它穩定嗎？	同一任務執行多次，結果相近	一次驚豔，之後接連失敗
完成一項任務要花多少錢？	每項完成任務的成本有統計、有上限	只報單次呼叫的價格
需要多長時間？	速度與任務相稱	為一句話的答案等上好幾分鐘
你看得到它做了什麼嗎？	步驟、工具呼叫與來源的完整軌跡	只有最終答案，沒有任何紀錄
它能接觸到什麼？	最小權限、沙盒或模擬模式，不可逆操作需要核准	權限寬鬆的憑證，沒有核准環節
它怎麼停下來？	預算、步數上限與明確的停止規則	一直循環，直到有人發現
它的資料有多新？	每個資料點都有時間戳記	把過時的數字當成最新資料呈現
交易代理：績效紀錄如何？	以真實價格結算的已平倉交易，標明樣本數，同時提供勝率與經風險調整的報酬	只有回測，或只有勝率卻沒有交易筆數

常見問題

用簡單的話來說，什麼是 AI 代理？

AI 代理是一種藉助 AI 模型自行達成目標的程式。它觀察情況，決定下一步，用搜尋或程式碼等工具去執行，檢查結果，然後不斷重複，直到任務完成或需要人來介入。

AI 代理和聊天機器人有什麼不同？

聊天機器人一次回答一則訊息，然後等著你。AI 代理會跨越許多步驟持續朝目標推進，自己選擇要用哪些工具，而且不需要每一步都給新的提示，就能完成一項任務，例如修正程式碼或撰寫一份報告。

什麼是多代理系統？

多代理系統是由一組角色不同的 AI 代理共同處理同一項任務。它們可能分工合作、針對對立觀點展開辯論或投票，再由最後一個代理或一條固定規則合併它們的產出。在範圍廣泛的任務上，它們往往勝過單一代理，但成本高出許多。

什麼是 AI 程式設計代理？

AI 程式設計代理在軟體專案內部工作：讀程式碼、改檔案、跑測試並提出修改。例子包括 Claude Code、OpenAI Codex、GitHub Copilot 中的程式設計代理、Cursor 和 Devin。

Manus AI 是什麼？

Manus 是一款於 2025 年 3 月推出的通用 AI 代理，它接受一個廣泛的目標，並運用瀏覽、程式碼與檔案來完成。Meta 於 2025 年 12 月同意收購該公司，而在 2026 年 4 月，中國監管機關下令撤銷這筆交易。

AI 代理能交易股票或加密貨幣嗎？

它們能分析市場、管理部位，包括 SimianX 在內的一些產品允許代理執行帶有停損與目標價的模擬部位。不同模型、不同市場的結果差異很大，所以評判任何交易代理都要看它的已平倉交易紀錄，並把它的輸出當作資訊，而不是投資建議。

怎麼把我自己的 AI 代理接入即時行情分析？

SimianX 的 agent 使用頁面說明了如何在 Claude Code、Codex、Cursor 等代理中安裝 SimianX 技能。你的代理會取得一把專屬的 API 金鑰，預算由你掌控；它可以啟動即時多代理分析、追蹤評分新聞流並執行深度研究。

什麼是 AI 代理？一次看懂多代理系統原理、類型與交易實例