AI Chatbot 跟 AI Agent 到底差在哪？一篇文講到你懂，還教你怎麼用！

嘿，最近你是不是也常常聽到 AI Chatbot、AI Agent 這兩個詞？

感覺很像，但又好像哪裡不太一樣？

說實話，我剛開始也被搞得一頭霧水。
它們聽起來就像雙胞胎，但實際相處過後才發現，一個是「很會聊天的博學家」，另一個卻是「能動手做事的全能管家」。

這兩者在理論定義、實務應用，甚至是我們對它的期待值上，根本是天差地遠。

這篇文章，就是我踩過無數坑、花了超多時間研究後，為你準備的「終極分辨指南」。
我會用最口語化的方式，從理論聊到實戰，從概念拆解到工具選擇，讓你一次搞懂，看完就能馬上動手實作。

準備好了嗎？我們開始吧！🚀

首先，一張表讓你秒懂，這倆兄弟差在哪

我們不囉嗦，直接上乾貨。如果你時間有限，看完這張表，大概就懂了七成。

看完表格，是不是有點感覺了？

Chatbot 比較像一個「超級大腦」，你問什麼，它答什麼。
而 Agent 則更進一步，它不只有大腦，還有「眼睛」和「手腳」，能幫你跑腿辦事。

理論深挖：Chatbot 是「被動反應」，Agent 是「主動執行」

光看定義還不夠，我們來挖深一點，聊聊它們骨子裡的哲學。

AI Chatbot：一個被動的「超級反應系統」

你可以把 Chatbot 想像成一個「語言模型的精美外殼」。

它的本質，就是根據你給的 prompt（提示詞），從模型中生成一段最相關的回應。

它沒有所謂的「任務記憶」、「目標設定」，更不懂什麼叫「環境感知」。
你上一句跟它說的話，下一句它可能就忘了（除非有特殊設計）。

⇨ 簡單比喻： Chatbot 就像一個「升級版的 Siri 或 Google 助理」。
你問它才答，你不問，它就靜靜地待在那，絕對不會主動關心你今天過得好不好。

AI Agent：一個主動的「任務解決系統」

AI Agent 的設計理念，完全是在模仿人類的決策過程。

這個過程，我們可以拆解成一個不斷循環的迴圈：
觀察 → 思考 → 行動 → 評估 → 修正 → 再觀察…

為了做到這點，一個合格的 Agent 必須具備幾項超能力：

• 🛠️ 工具（Tools）： 它會使用外部工具，例如上網 Google、讀取 Excel、呼叫 API。
• 🧠 記憶（Memory）： 它記得自己做過什麼、錯在哪裡，還會記住你的偏好。
• 🗺️ 規劃（Planning）： 它會把一個大目標（例如：幫我寫一份市場分析報告）拆解成無數個小步驟，然後一步步執行。

這背後的理論，其實來自於很早就有的《多智能體系統》（Multi-Agent System）和《增強學習》（Reinforcement Learning）。

⇨ 生活化比喻： AI Agent 就像你請來的一位「超級實習生」。
你只要告訴他：「嘿，幫我把這週所有部門的業績報告整理好，做成一份 PDF，在今天下午五點前寄給老闆。」

他就會自己去收信、打開檔案、整理數據、發現有人沒交還會寫信去催、最後打包成 PDF 寄出去，完成後還會跟你說一聲「老闆，搞定了！」。

看到這個差別了嗎？一個是被動回應，一個是主動完成任務。

實戰視角：Chatbot 是「直線流程」，Agent 是「迴圈流程」

如果上面的理論還是有點抽象，別擔心。
我們直接用自動化工具（例如 n8n、Make、Zapier）的工作流程圖來解釋，你會瞬間明白。

Chatbot 的世界：一條路走到底的「線性流程」

在 n8n 這類工具裡，Chatbot 的工作流程通常長這樣：

使用者輸入 → 觸發某個動作 → LLM 節點處理 → 輸出結果 → 結束

資訊的流動是單向且固定的，像一條直線。
它很適合處理「單一意圖、單一回應」的任務。

⏵ n8n 範例流程： 用戶在 LINE 上問「我今天有哪些會議？」

LINE Webhook (收到訊息) → Google Calendar API (查詢) → ChatGPT (美化文字) → LINE (回傳今日行程)

Generated code
你看，這裡的 Chatbot 只是個「強化版的查詢工具」，它不會自己多想一步。

AI Agent 的世界：懂得思考和繞路的「迴圈流程」

Agent 的工作流程就複雜多了，它是一個會自我循環、自我修正的系統。

它包含了「感知 → 思考 → 行動 → 評估」的迴圈機制。
在 n8n 裡，通常需要用到 Loop（迴圈）、If/Else（條件判斷）、Wait（等待）等多種節點組合才能實現。

⏵ n8n 範例流程： 目標是「幫我整理這週所有部門的報表，合併成一份 PDF 並寄出」

排程觸發 → AI Agent (主控) 啟動
→ 進入 Loop (針對每個部門)
→ 檢查雲端硬碟 (觀察)
→ If (如果報表不存在) → Email API (催繳) (行動)
→ If (如果報表都齊了) → 匯整所有資料 (行動)
→ 轉成 PDF (行動)
→ Email API (寄給老闆) (行動)
→ 回報任務成功 (評估)

Generated code
這個流程包含了多輪思考、多工具協作、多次評估，這就是典型的 Agent 行為。

⏵ 終極歸納：

• Chatbot = 單一指令的智慧「回應器」。
• AI Agent = 任務導向的智慧「執行者」。

搞懂這個差異至關重要，因為它會直接影響你選擇哪種工具、設計哪種流程。

靈活應用：我該用 Chatbot 還是 Agent？行銷人實戰場景

「好，我懂了。那在我的工作中，到底什麼時候該用哪個？」

問得好！這裡我直接給你一個判斷原則和幾個行銷人超有感的案例。

🔑 核心判斷原則：

• 當流程是你幫 AI 想好的，用 Chatbot。
• 當流程是讓 AI 幫你想的，用 Agent。

🚀 場景一：用戶填寫 LINE 表單，自動提供課程建議

• 任務： 根據用戶填寫的興趣，推薦 3 門最適合的課程。
• 建議： 用 Chatbot 模式就夠了。
• 原因： 流程單向固定（填表 → 分析 → 推薦），不需要 AI 做複雜決策。
• n8n 玩法：

  1	LINE Webhook → Google Sheet 記錄 → ChatGPT 根據興趣輸出建議 → LINE Flex Message 回傳

🚀 場景二：社群廣告成效下滑，自動優化並重新投放

• 任務： 監測廣告成效，若轉換率太低，自動生成新文案 A/B 測試。
• 建議： 這絕對是 AI Agent 的主場！
• 原因： 需要「監測數據（觀察）→ 判斷成效（思考）→ 生成文案（行動）→ 重新投放（行動）→ 再次監測（評估）」的完整迴圈。
• n8n 玩法：

  1	定時觸發 → Facebook Ads API (拉成效) → If (成效低於門檻) → ChatGPT (生成多組新文案) → Facebook Ads API (建立 A/B 測試廣告) → 儲存結果到資料庫

🚀 場景三：官網發布新文章，自動生成 SEO 描述和社群貼文

• 任務： 行銷人員只要丟一個文章網址，就能產出所有平台的宣傳素材。
• 建議： Chatbot 模式綽綽有餘。
• 原因： 任務是單次性的「輸入 → 處理 → 輸出」。
• n8n 玩法：

  1	Webhook (收網址) → HTTP Request (抓網頁內容) → ChatGPT (產出 SEO 描述 + 多平台貼文) → 自動發布或存到 Notion

🚀 場景四：每週自動匯整跨平台成效報表，寄給主管

• 任務： 自動從 Google Analytics、Meta、Google Ads 下載報表，合併成一份，寄出。
• 建議： 需要 AI Agent 的能力（特別是錯誤處理）。
• 原因： 如果某個平台的報表抓不到（例如 API 故障），Agent 需要有能力「重試」或「發信通知」你，而不是直接卡關。
• n8n 玩法：

  1	定時觸發 → Loop (各平台) → API (抓報表) → If (抓取失敗) → 發送錯誤通知 → 合併 Google Sheet → 轉 PDF → 發送 Email

工具箱：Make、n8n、Zapier，我該選哪個自動化武器？

聊到實作，就不能不提這三巨頭。這是我花了大把鈔票和時間後的血淚總結，直接幫你省下試錯成本。

一張表，看懂三者定位

我的良心建議

• 如果你是行銷新手，只想快速搞定簡單任務（例如：填單寄信）
  ⇨ 選 Zapier，最快上手，但要有花錢的心理準備。

• 如果你有點技術底子，想做報表、跑多步驟流程，追求 CP 值
  ⇨ 選 Make，它在功能、價格、易用性上取得了絕佳平衡，是多數人的首選。

• 如果你想深度整合 LLM，打造真正的 AI Agent，而且預算有限
  ⇨ 勇敢挑戰 n8n（建議自架）！它的彈性無可取代，是實現 Agent 流程的王者。

終極實戰：手把手帶你用 n8n 打造第一個 AI Agent

理論都懂了，工具也選好了，是不是已經手癢到不行了？

太好了！接下來，就是最精彩的部份。
我將一步步帶你，用 n8n 這個強大的開源工具，親手打造你的第一個 AI Agent。

這不只是教學，這是一場冒險。我們開始吧！

核心概念：在 n8n 中模擬 Agent 的「思考迴圈」

還記得我們前面說的 Agent 思考模式嗎？
觀察 → 思考 → 行動

在 n8n 裡，我們要做的就是用節點來模擬這個迴圈。
這就是所謂的 ReAct 框架（Reason + Act），讓 AI 不只會回答，更會思考「下一步該做什麼」。

你的 Agent 工具箱：n8n 節點推薦

要蓋一棟房子，你得先有磚塊和工具。在 n8n 裡，這些節點就是你的萬能工具箱：

• Webhook / Schedule：啟動器。決定你的 Agent 是被動觸發，還是定時自動開工。
• OpenAI Chat Model：大腦。這就是你的 LLM 核心，Agent 的智慧來源。
• Set：暫存筆記本。用來儲存 Agent 在單次任務中的狀態和記憶。
• If / Switch：決策中心。根據大腦的指令，決定下一步要走哪條路。
• Loop Over Items：迴圈引擎。讓 Agent 可以重複執行任務，直到目標完成。
• HTTP Request：萬能的手。讓你的 Agent 可以跟世界上任何有 API 的服務溝通。
• Code：最終王牌。當內建節點不夠用時，你可以用 JavaScript 寫出任何你想要的功能。

如何賦予 Agent「記憶」？兩種實作方法

沒有記憶的 Agent 只是個金魚腦。在 n8n 中，我們有兩種方式幫它裝上記憶體：

方法一：單次任務的「短期記憶」（用 Set 節點）

這是最簡單的方法。在工作流程中，用一個 Set 節點來建立一個變數（例如 memory_history），每次 LLM 回應後，就把新的對話加進去。

• 優點： 超級簡單，不需外部工具。
• 缺點： 工作流程一結束，記憶就清空了。適合一次性的任務。

方法二：跨任務的「長期記憶」（用外部資料庫）

想讓你的 Agent 記得昨天、甚至上個月的事？那就需要一個外部資料庫。

你可以用 Redis、Supabase，甚至是 Google Sheets 來當它的長期大腦。
每次任務結束前，把重要的記憶寫入資料庫；下次啟動時，再把它讀取出來。

• 優點： 擁有真正的持續性記憶，可以處理複雜、長期的任務。
• 缺點： 設置稍嫌複雜，需要一點技術力。

如何教會 Agent「使用工具」？關鍵在 Function Calling

這一步是魔法發生的所在！
我們要用 OpenAI 的 Function Calling 功能，來告訴 Agent 它有哪些「超能力」可以用。

⇨ 操作流程：

1. 在 OpenAI Chat Model 節點中，定義你的工具（Functions）。例如，你可以定義一個叫 search_web 的工具，並描述它的功能是「用來搜尋網路上的即時資訊」。
2. 當你給 Agent 一個任務時，LLM 會判斷是否需要使用工具。如果需要，它不會直接回答，而是會回傳一個 JSON，告訴你：「我決定使用 search_web 這個工具，關鍵字是『AI Agent 最新發展』」。
3. 接著，用一個 Switch 節點來當「總機小姐」。它會檢查 LLM 的指令，如果指令是 search_web，就把流程導向 HTTP Request 節點去執行真正的網路搜尋。
4. 最後，把搜尋結果加回「記憶體」，再丟回給 LLM，讓它根據新資訊繼續下一步的思考。

你看，透過這個模式，你的 Agent 就學會了如何自主使用工具來解決問題！

🚀 完整範例：打造一個「自動化內容研究員」Agent

說了這麼多，我們來真格的吧！

🎯 任務目標：
我只要給這個 Agent 一個主題（例如：「電動車市場趨勢」），它就會自動上網研究、閱讀相關文章、最後整理成一份摘要報告給我。

🛠️ Agent 需要的工具 (Functions)：

1. search_web(query)：用來搜尋網路，找到相關的文章連結。
2. read_web_content(url)：用來讀取指定網址的內文。
3. finish_research(summary)：當研究完成時，用來回傳最終的摘要報告。

🗺️ n8n 流程設計：

1. 啟動 (Trigger)： 使用 Webhook 節點，讓我們可以隨時透過一個網址來交付任務。
2. 初始化 (Set)： 建立一個 Set 節點，設定初始狀態，包含任務主題 topic 和一個空的 memory。
3. Agent 迴圈 (Loop)：
   • 思考 (Think)： 進入 OpenAI Chat Model 節點。把目前的主題、記憶和所有可用的工具清單都交給它。
   • 決策 (Switch)： 使用 Switch 節點，根據 LLM 回傳的「工具指令」來決定下一步。
     • 路徑 A： 如果指令是 search_web，就連接到 HTTP Request 節點，去呼叫搜尋引擎 API (例如 Google Search API 或 Serper API)。
     • 路徑 B： 如果指令是 read_web_content，就連接到另一個 HTTP Request 節點，去呼叫網頁抓取服務 (例如 Browserless API)。
     • 路徑 C： 如果指令是 finish_research，恭喜！表示任務完成，可以跳出迴圈了。
   • 更新記憶 (Update Memory)： 將上一步工具執行的結果（例如搜尋到的連結、文章內文），用一個 Set 節點加回到 memory 中。
   • 重複： 讓流程回到迴圈的起點，讓 Agent 帶著新的資訊，開始下一輪的思考。
4. 產出報告 (Final Output)： 當迴圈結束後，將 finish_research 回傳的最終摘要，透過 Email 寄給自己，或存到 Notion、Google Docs。

就是這麼簡單（又複雜）！透過這個迴圈，你的 Agent 就像一個真正的人類研究員，會自己找資料、讀資料、思考、再找資料…直到它認為任務已經完成為止。

結語：你的 AI 旅程，從搞懂和動手開始

呼～我們從理論聊到實戰，從概念辨析走到工具選擇，最後甚至還親手設計了一個 AI Agent 的藍圖。

希望現在，你對 AI Chatbot 和 AI Agent 的差異，已經有了深刻且立體的理解。

⏵ 請記住這個核心：

• Chatbot 是你的「對話夥伴」。
• Agent 是你的「行動夥伴」。

未來，當你想導入 AI 自動化時，先問自己那個關鍵問題：
「我是要自己思考流程，讓 AI 幫我執行一個步驟？還是要定義好目標，讓 AI 自己思考流程去完成它？」

這個問題的答案，將會指引你走向正確的道路。

AI Agent 的時代才剛剛開始，充滿了無限的可能與挑戰。而你，通過理解這最根本的差異，甚至學會了如何親手打造它，已經站在了浪潮的最前沿。

現在，唯一阻擋你的，只剩下點擊那個「New Workflow」的按鈕了。

去動手玩玩看吧！打造你的第一個自動化智能夥伴！