隨著AI技術的快速演進，越來越多開發者與企業開始打造具有明確任務導向、互動能力與個性化的AI Agent。在不同任務屬性的AI Agent，適用的「提示工程框架」也各有不同。
此文細緻分類出六種常見的AI Agent類型，並搭配實例解析其所適用的Prompt架構，讓開發者在設計AI時能更有系統地應對使用者需求與技術挑戰。
1️.任務導向型Agent：解決問題最有效率
實例說明:客服機器人根據使用者輸入「如何退貨？」自動判讀上下文（如購買紀錄、天數），再清楚回應退貨流程。
2️.創意型Agent：AI也能當創作夥伴
實例說明：AI廣告助手能快速輸出3種風格文案，並根據A/B測試迴饋調整語氣與句構，達到最優曝光效果。
3️.會話型Agent：讓AI更像「真人」
實例說明：AI塔羅師根據感情議題給予詩意建議，且可根據用戶偏好轉換語氣。
4️.分析型Agent：處理數據的專家助手
實例說明：AI可即時解析美股市場數據，根據不同經濟情境提出對應策略，並持續更新分析模型。
5️.自主決策型 Agent：給AI自主權
實例說明：AI根據即時庫存與運輸路線，主動建議最佳配送策略，並輸出報表供主管審核。
6️.個性化推薦型Agent：懂你喜好的AI推薦師
實例說明：AI旅行顧問針對用戶需求，推薦不同主題自由行行程，並能調整語氣與推薦方式以符合使用者偏好。
本文特別強調，Prompt Engineering不再只有一套萬用公式。AI Agent的成功與否，取決於「它是誰」、「要做什麼」、「怎麼與人互動」，更要搭配適當的提示工程框架，才能發揮最大效益。無論你是開發者、設計師或產品經理，這份對應表與實例可作為實務開發的參考寶典。
