1. 開場90秒：為什么2025必須區分Chatbot與Agent？

核心結論：把Agent當Chatbot賣，2025將被市場與法規雙殺。

2. 一張腦圖：7個維度 30秒秒懂差異

3. 解剖Chatbot：代碼、成本與邊界

3.1 最小Chatbot示例（30行Flask）

# pip install flask openai
from flask import Flask, request, jsonify
import openai, os

openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
app = Flask(__name__)

@app.route("/chat", methods=["POST"])
def chat():
    msg = request.json["message"]
    resp = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[{"role":"user","content":msg}]
    )
    return jsonify(reply=resp.choices[0].message.content)

if __name__ == "__main__":
    app.run()

部署：flyctl deploy 10分鐘上線。

3.2 Chatbot成本

• 交互消耗約80 tokens（輸入30+輸出50）
• gpt-3.5-turbo定價\$0.0015/1k tokens→\$0.00012/次

3.3 Chatbot邊界

• 不支持外部API工具調用
• 無跨會話記憶
• 無法并行或多步驟工作流

4. 解剖AI Agent：感知?規劃?行動閉環拆解

4.1 官方定義

“An AI agent reasons, plans, and executes multi-step workflows with tool use and memory.”
來源：Anthropic Claude Agent SDK 文檔 2025

4.2 最小Agent示例（LangChain）

# pip install langchain langchain-openai
from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain_openai import ChatOpenAI

@Tool
def weather(city: str) - > str:
    """Get current temperature"""
    return "25°C"

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
agent = initialize_agent([weather], llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True)
print(agent.run("What's the weather in Paris?"))

輸出：

Thought: I need to use the weather tool

Action: weather

Action Input: Paris

Observation: 25°C

Final Answer: The weather in Paris is 25°C.

5. 真刀真槍：同場景對比兩種實現

場景：“幫我訂一張明天北京→上海的高鐵票”

5.1 Agent方案（LangGraph）

from langgraph.graph import Graph, END
from datetime import datetime, timedelta

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")

def search_train(state):
    date = (datetime.now()+timedelta(days=1)).strftime("%Y-%m-%d")
    state['trains'] = [{'G101':'08:00','G103':'09:00'}]
    return state

def book_ticket(state):
    ticket = f"G101-{datetime.now().timestamp()}"
    state['ticket'] = ticket
    return state

wf = Graph()
wf.add_node("search", search_train)
wf.add_node("book", book_ticket)
wf.add_edge("search","book")
wf.add_edge("book", END)
app = wf.compile()
print(app.invoke({}))

結果：

{'trains':[...],'ticket':'G101-172233...'}

Agent一行發號施令，全程無感。

6. 性能賬單：一次對話到底花多少錢

Agent成本貴50倍，但能產出100倍價值。

7. 工程陷阱與治理

8. 2026展望：多Agent協作、邊緣推理、合規沙箱

9. 一句話總結：桌面貼圖的4大核?

1. 多步驟任務→Agent
2. 最大延遲200ms
3. 單次成本 < \$0.01
4. 合規審計必備日志

2025年，先問3件事：目標范圍、預算成本、合規需求，再決定“聊”還是“做”。