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會自己工作的 AI：從 ChatGPT 到 AI Agent
Phase 2：升級成 AI Agent：強化 prompt + 開啟圖像生成 + 蘇格拉底議題 + 啟用 Deep Research 看 ReAct 多步循環
把 Phase 1 的 chatbot 升級成 AI Agent，分 4 張任務卡：強化 system prompt 讓 AI 主動多做一步；加開 mode_2 圖像生成；加開 mode_3 預設蘇格拉底議題；最後啟用 Deep Research（深度研究模式），輸入複雜問題，親眼看 LLM 自己跑「規劃 → 行動 → 觀察 → 反思 → 整合」的 ReAct 多步循環。
把 Phase 1 「廢 chatbot」升級成「會自己工作的 Agent」，分 4 張任務卡循序進行。最後一張卡（卡 6）是本場 wow 壓軸——啟用 Deep Research，看 LLM 跑完整 ReAct 多步循環。
所有任務卡的完整內容（含 5 科系 prompt 範本、複製鈕）在 工作坊頁面任務卡區 ，現場 reference 即可。
把卡 1 的「廢 chatbot prompt」整段換成對應你科系的「主動多做一步」版本。預期：再問一次卡 2 的 5 個問題，AI 會主動畫圖、主動算、主動引導。
到頻道編輯頁勾選「圖片生成」模組，儲存。再問問題時不用明說「請幫我畫圖」，AI 會自動呼叫 generate_image。預期：看到「正在生成圖像」進度條，最後出圖。
勾選「蘇格拉底對話」模組，新增 1 個議題（先做 1 個就好）。預期：AI 開始反問、引導思考，不再給直接答案。
到頻道編輯頁勾選「啟用 Deep Research」，貼上對應你科系的「複雜問題」，送出後不要動，觀察畫面：
卡 3~5 展示的是「LLM 動態選 1 個 tool」——這已經符合 Anthropic 的 agent 定義（B 框定）。
但卡 6 的 Deep Research 是另一個層次：LLM 自己決定要查幾次、查什麼、夠不夠、要不要再查、怎麼整合。這就是 multi-step 自主規劃 + 反思 + 整合——已經摸到學界嚴格 C 框定的邊緣。
請特別觀察：