Intelligent Agent 實作研習 / 多頁教材版
Chapter 2｜主流 Agent 工具介紹與比較
以教學導向視角比較不同 agent 工具，幫助教師做技術選型與課程設計。
教師研習
理論 + 架構 + 實作
RWD + 深色模式
Mermaid + 程式碼範例
學習目標
- 能比較 OpenClaw、Hermes、Claude Code、OpenAI Codex、Antigravity 的定位。
- 知道教學上應先教哪一種工具、為何先教。
- 能用比較表帶學員做技術選型。
比較表
| 工具 | 定位 | 適用情境 | 優點 | 缺點 | 本地模型 | Multi-Agent | MCP | 開源 | 教學適合度 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| OpenClaw | 個人助理 / 平台整合型 agent | 通道整合、個人助理、實際部署展示 | 展示性高、平台整合強、容易討論產品化 | 系統面較廣，初學者容易被功能分散注意力 | 可作為本地與雲端整合案例 | 可作為角色分工與背景任務案例 | 可納入整合架構討論 | 是 | 高 |
| Hermes | 工具導向、可擴充 agent framework | tool calling、memory、skills、delegate | 系統結構清楚，適合教 workflow 與 agent 工程 | 功能較深，需先建立工具鏈概念 | 支援多 provider，適合講本地 fallback | 支援 delegation | 支援 | 是 | 很高 |
| Claude Code | CLI 型 coding agent | 重構、除錯、PR review、開發流程 | 操作直接、適合展示 coding workflow | 偏軟體開發情境，非程式背景學員門檻較高 | 通常以雲端模型為主 | 較適合 workflow 討論，不以多角色為主要賣點 | 可納入工具整合比較 | 以官方服務與文件為主 | 高 |
| OpenAI Codex | developer / coding workflow agent | 程式生成、自動化、review | 與開發者文件與生態連接緊密 | 更聚焦工程場景，跨領域教師需多補脈絡 | 以雲端模型教學最自然 | 可搭配多角色開發流程討論 | 非以 MCP 為主軸介紹 | 工具生態完整 | 高 |
| Antigravity | agent 生態中的平台 / 實驗型案例 | 生態比較、設計思路、研究討論 | 適合放在比較題與延伸閱讀 | 若缺少背景脈絡，學生不易快速掌握定位 | 依整合方式而定，建議作比較案例 | 可討論多角色與平台設計 | 請以官方文件為準 | 請依官方專案狀態確認 | 中高 |
教學說明
先教哪個？
若學員背景混合外語學院與半導體工程，建議先用 Hermes 建立「Agent = 工具 + 記憶 + 流程」的工程概念，再用 OpenClaw 展示產品化與通道整合，最後用 Claude Code / Codex 補上 coding agent 視角。
如何帶討論
- 哪個工具最容易做出第一個成果？
- 哪個工具最適合課堂展示系統工程觀點？
- 哪個工具最容易延伸成專題？
實作練習
請學員選一門自己教授的課，完成一張「工具選型表」：
- 課程目標是教應用、教系統、還是教程式開發？
- 最適合先教哪一個工具？
- 第二階段再補哪一個工具？為什麼？
常見錯誤
- 只比模型能力，不比 workflow 與整合能力。
- 把 coding agent 的優點直接套到所有教學情境。
- 沒區分「產品型 agent」與「框架型 agent」。
授課建議
本章很適合搭配「同一個教學任務、換不同工具來做」的示範。重點不是分出誰最好，而是讓學員理解：不同 agent 工具背後隱含不同的工作模型、可控性與教學成本。