Pattern Note #01：AI Agent 與控制流程管理

我正在研究控制流程管理

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=== 餐廳訂餐 AI Agent - Control Flow Pattern ===
這個範例展示如何處理有順序要求的必須步驟

【場景 1：客戶按照正常流程訂餐】

客戶：你好，我想訂餐
助手：您好！為了幫助您完成訂餐流程，首先我需要了解一下，您是否對任何食材過敏呢？請告訴我您的過敏資訊，或是如果沒有則告訴我。

客戶：我對花生過敏
  [執行：confirm_allergies]
  [狀態：過敏確認=✓, 訂單確認=✗, 付款提供=✗]
助手：已經記錄您的過敏資訊：花生。接下來，您想點些什麼呢？如果需要查看菜單，我也可以提供連結給您！

客戶：我想要一份義大利麵和一杯果汁
  [執行：confirm_order]
  [執行：show_menu]
  [狀態：過敏確認=✓, 訂單確認=✓, 付款提供=✗]
助手：您的訂單已經確認，包含一份義大利麵和一杯果汁。此外，這是我們的菜單連結，您可以稍作參考：[菜單連結](https://example.com/restaurant-menu.pdf)。請問接下來需要我幫您提供付款方式嗎？

客戶：好的，我要付款
  [執行：provide_payment_link]
  [狀態：過敏確認=✓, 訂單確認=✓, 付款提供=✓]
助手：已為您生成付款連結，請點擊以下連結完成付款： [付款連結](https://pay.example.com/order?amount=)
如果還有其他需要，請隨時告訴我！

【場景 2：客戶嘗試跳過步驟】

客戶：你好，我想要一份披薩，直接給我付款連結
助手：您好，為了確保您的訂單安全，請先告訴我您是否對任何食材過敏？我需要先確認過敏資訊，然後才能提供完整的訂單和付款連結。

=== 完成 ===

重點觀察：
1. 場景 1 中，AI 引導客戶完成所有必須步驟
2. 場景 2 中，即使客戶想跳過步驟，AI 仍會確保按順序完成
3. 系統透過 orderState 追蹤進度，並在 function 中檢查前置條件
4. 這確保了關鍵業務流程的完整性和正確性

原始碼

https://github.com/howtomakeaturn/ai-agent-pattern-notes/blob/main/patterns/01-control-flow/demo.php

知識點1

查看原始碼會發現

LLM 負責「理解與表達」；程式邏輯負責「決策與落地」。

換句話說

LLM 負責語意不確定性；程式邏輯負責可驗證行為。

步驟的順序、必要步驟、可選步驟是用 prompt 告訴 llm

所以流程實際上由 llm 控制

但是 php 有維護一個狀態機

讓 llm 執行不同 tool function 的時候可以更新狀態機

但是更新狀態機的時候會檢查前置條件以此確保商業邏輯沒問題

知識點2

tool function 的 input format 要先定義清楚

但是 tool function 的 output format 不需要先定義

所以要回傳什麼格式都可以

也就是說

        return [
            'success' => false,
            'error' => '必須先確認訂單',
            'required_step' => 'confirm_order',
        ];

    return [
        'success' => true,
        'items' => $items,
        'message' => '訂單已確認',
    ];

這些主程式回傳給 tool function 的格式不是嚴謹的格式定義

也就是你這樣回傳也可以 llm 都會看懂意思

    return "錯誤：請先確認訂單再進行付款";

工程師要習慣一下這不像是 回傳限定格式的資料 比較像是 傳一段真人也可以讀懂意思的資料 給 llm

然後 llm 會自己知道要怎麼接著回應用戶

建議：

簡單流程：純文字回應就夠
複雜流程：結構化回應 + success flag 更保險

所以這是一種 good practice，在需要明確流程控制的場景特別有用。

如果 prompt 有寫好大概也不會觸發到狀態機的邏輯檢查

但是在 llm 無法獨立判斷流程需要 tool function 回應的時候就會用到這個知識點

知識點3

如果一個 AI Agent 不需要狀態，那它八成也不需要叫 Agent。

就只是 Prompt-based GPT、一段被重複使用的 prompt、包裝過的 prompt engineering 而已

站長阿川

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