分離邏輯與搜尋：為何這是 AI 智能代理擴展性的關鍵
在現代人工智慧領域裡，我們經常聽到「將邏輯與搜尋分離」是提升 AI 系統性能的重要策略。這不是空洞的行銷口號，而是根據大量產業實戰與技術驗證得出的結論。尤其當 AI 從原型生成階段進入大規模生產部署時，這種設計思維成為解決穩定性與可靠性挑戰的關鍵。
誤解一：AI 智能代理的核心就是大型語言模型本身
「只要應用最強大的大型語言模型（LLM），AI 智能代理就能自動完成所有任務，無需額外設計或調整。」
真相揭露：實際上，AI 智能代理的能力很大程度上取決於它如何組織「邏輯流程」與「搜尋策略」。大型語言模型雖然能產生豐富且靈活的自然語言輸出，但它本身是高度隨機的（stochastic），同一個輸入可能導致不同的結果。在沒有明確邏輯流程控制的情況下，即使是最先進的 LLM 也無法保證每次運行都可重複得到正確結果。
因此，藉由將「商業邏輯」與「推理或搜尋過程」分離，可以讓工程師專注於設計穩健的核心業務流程，同時獨立優化與調整推理策略，從而提升系統的可維護性與擴展性。
誤解二：包裹在大型語言模型外層的邏輯並非必需品
「只要有了足夠好的提示（prompt），就不需要額外的程式邏輯或決策元件來輔助推理。」
真相揭露：核心業務邏輯與外圍的推理引擎不可互相取代，兩者必須明確分工。大型語言模型的推理過程在多輪互動或複雜任務中容易傾斜或失效，必須由外部邏輯為錯誤結果做判斷與補救。這種「分工合作」機制確保當 AI 做出錯誤判斷時，系統能立即檢測並重新導向，提升整體穩定度。
舉例來說，若一個 AI 客服需要根據使用者多重條件判斷行動方案，單靠 LLM 無法確保一致性，必須有明確流程與規則引導決策。這樣的架構，也便於日後在不更換語言模型的條件下，調整商業邏輯應對市場變化。
誤解三：不分離邏輯與搜尋，系統開發與維護更快速
「拉通整個 AI 工作流程到單一的語言模型輸入輸出，能快速開發與迭代。」
真相揭露：雖然初期開發可以快速見效，但長期來看這種做法將嚴重限制系統擴展性和穩定性。將邏輯與搜尋混在一起，難以定位漏洞和調整細節；更糟的是，細節改動牽動整個系統，導致風險指數飆高。
反而，分層設計允許不同團隊專注不同模組，測試與更新過程更具彈性。當需要替換或升級大型語言模型時，也不必重寫邏輯層，降低技術債務。
分離邏輯與搜尋的效益總結
從工程角度來看，分離邏輯層與推理搜尋層降低了系統的耦合度，提升了可靠性；讓 AI 智能代理可以在面對 LLM 天生不穩定時，保持穩定表現與錯誤自復原能力。這是生產級 AI 系統必不可少的設計準則。
此外，透過分離架構，更易於針對不同任務優化搜尋策略（如貝葉斯搜索、強化學習導向推理），擴大 AI 的應用範圍和彈性。這無疑是從實驗室原型跨越到大規模實務部署的關鍵門檻。
自問：你願意把所有雞蛋放在一個黑盒子裡，還是打造一個可以穩定復原、模組化擴展的智慧系統？答案不言自明。
| 常見迷思 | 實際情況 | 風險等級 |
|---|---|---|
| 大型語言模型即可掌控整個 AI 代理 | 必須有獨立邏輯層配合，才能確保穩定性 | 高 |
| 提示設計能代替程式邏輯 | 程式邏輯可處理多輪錯誤與決策複雜性 | 中 |
| 整合邏輯與搜尋層能加速開發 | 初期快，但長期維護與擴展困難 | 中高 |
| LLM 的隨機性不會影響業務可靠度 | 不穩定性是核心挑戰，必須藉由邏輯分離補救 | 極高 |
| 不需優化搜尋策略，只靠 LLM 即可 | 合適的搜尋策略能顯著提升效率與成功率 | 中 |
如果你想深入瞭解如何架構具備高擴展性與高可靠性的 AI 智能代理系統，不妨從關注分離邏輯與搜尋策略開始，別讓初期的方便成為日後維護的累贅。
