<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Agents on BenzHub</title><link>https://benzhub.github.io/tags/agents/</link><description>Recent content in Agents on BenzHub</description><generator>Hugo</generator><language>zh-TW</language><lastBuildDate>Fri, 11 Sep 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://benzhub.github.io/tags/agents/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Agents SDK:即時 WebSocket 與 React 前端 | Cloudflare 完整教學</title><link>https://benzhub.github.io/post/cloudflare/042-agents-websocket-react/</link><pubDate>Fri, 11 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://benzhub.github.io/post/cloudflare/042-agents-websocket-react/</guid><description>&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;這一篇要讓你的 &lt;strong&gt;Agent&lt;/strong&gt;「活起來」。前兩篇我們搭好了有狀態、會排程的 &lt;strong&gt;Agent&lt;/strong&gt; 骨架,也讓它能被 AI 生態系當工具呼叫;但互動都還是「一問一答」。這一篇要打造&lt;strong&gt;即時&lt;/strong&gt;的聊天式 &lt;strong&gt;Agent&lt;/strong&gt; 前端:伺服器端用 &lt;code&gt;onConnect&lt;/code&gt; / &lt;code&gt;onMessage&lt;/code&gt; 處理 &lt;strong&gt;WebSocket&lt;/strong&gt;、React 端用 &lt;code&gt;useAgent&lt;/code&gt; 讓 &lt;strong&gt;state&lt;/strong&gt; 自動同步、用 &lt;code&gt;useAgentChat&lt;/code&gt; 把 &lt;strong&gt;AI&lt;/strong&gt; 回應&lt;strong&gt;串流&lt;/strong&gt;到 UI,並整合 &lt;strong&gt;Durable Objects&lt;/strong&gt; 的 &lt;strong&gt;WebSocket Hibernation&lt;/strong&gt;、完成部署。API 名稱以官方文件為準。&lt;/p&gt;
&lt;/blockquote&gt;</description></item><item><title>Agents SDK:用 Workers 建 MCP Server | Cloudflare 完整教學</title><link>https://benzhub.github.io/post/cloudflare/041-agents-mcp-server/</link><pubDate>Thu, 10 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://benzhub.github.io/post/cloudflare/041-agents-mcp-server/</guid><description>&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;MCP(Model Context Protocol,模型情境協定)&lt;/strong&gt; 是把「工具」標準化地暴露給 AI 的開放協定——被稱為「AI 世界的 USB-C」。上一篇我們搭好了有狀態 Agent 的骨架,這一篇要讓你的 Agent「被 AI 呼叫」:用 &lt;strong&gt;Cloudflare Agents SDK&lt;/strong&gt; 在 &lt;strong&gt;Workers&lt;/strong&gt; 上建一個&lt;strong&gt;遠端 MCP Server&lt;/strong&gt;。你會認識 &lt;code&gt;McpAgent&lt;/code&gt; / &lt;code&gt;McpServer&lt;/code&gt;、用 &lt;code&gt;this.server.tool(...)&lt;/code&gt; 定義 &lt;strong&gt;tools&lt;/strong&gt;、釐清 &lt;strong&gt;authless&lt;/strong&gt; 與 &lt;strong&gt;OAuth&lt;/strong&gt; 的差別、了解 &lt;strong&gt;streamable HTTP / SSE&lt;/strong&gt; 傳輸,並實際串接 &lt;strong&gt;Claude&lt;/strong&gt; 等 MCP client、部署與測試。&lt;/p&gt;
&lt;/blockquote&gt;</description></item><item><title>Agents SDK 入門:在 Workers 打造有狀態 AI Agent | Cloudflare 完整教學</title><link>https://benzhub.github.io/post/cloudflare/040-agents-sdk-intro/</link><pubDate>Wed, 09 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://benzhub.github.io/post/cloudflare/040-agents-sdk-intro/</guid><description>&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Cloudflare Agents SDK&lt;/strong&gt; 是建立在 &lt;strong&gt;Durable Objects&lt;/strong&gt;(第 023 篇)之上的&lt;strong&gt;有狀態 AI Agent 框架&lt;/strong&gt;。跟你之前用的「無狀態」&lt;strong&gt;Workers AI&lt;/strong&gt; 一次性呼叫不同,一個 &lt;strong&gt;Agent&lt;/strong&gt; 擁有自己&lt;strong&gt;專屬、持久的記憶與身份&lt;/strong&gt;——它記得上一次的對話、能跨多次請求維持狀態、能自己排程未來的任務。這篇是我們 Agents 段落的第一站,帶你認識 &lt;code&gt;agents&lt;/code&gt; 套件、&lt;code&gt;class X extends Agent&amp;lt;Env, State&amp;gt;&lt;/code&gt; 的寫法、&lt;code&gt;this.state&lt;/code&gt; / &lt;code&gt;setState&lt;/code&gt; 狀態管理、&lt;code&gt;onRequest&lt;/code&gt; 生命週期、&lt;code&gt;getAgentByName&lt;/code&gt; 取得實例,以及用 &lt;code&gt;this.schedule&lt;/code&gt; 排程,並徹底釐清它和純 Workers AI 的根本差異。&lt;/p&gt;
&lt;/blockquote&gt;</description></item></channel></rss>