本案例涉及人工智慧（Artificial Intelligence, AI）。理解企業擁有數百或數千個代理時，如何建立可搜尋、可重用的登錄中心。
本案例依原書第 4 章的框架、範例或情境重組，並非原書正式案例研究。
原書指出，沒有中央登錄系統時，企業難以知道既有代理，容易重複開發，也限制編排器依能力、輸入與輸出動態選用代理。代理登錄是結構化目錄；代理完成登錄後，協調者、消費者或編排代理可搜尋最適合任務的代理並呼叫其端點。
| 中繼資料欄位 | 原書內容 |
|---|---|
| 名稱與說明 | 辨識代理及用途 |
| 任務／領域專長 | 說明專業範圍 |
| 可接受輸入與輸出結構 | 界定介面 |
| 底層引擎 | 大型語言模型（Large Language Model, LLM）、機器學習（Machine Learning, ML）、規則式或其他 |
| 能力 | 推理、工具使用、規劃等 |
| 端點位置 | 代理以微服務部署的位置 |
在 Excel 建立代理登錄表，以任務領域、輸入結構、輸出結構、能力、位置與授權作篩選欄；AI 可依使用者任務比對候選代理，不得猜測缺少的能力。
原書沒有可直接計算的數據，因此不補造結果。
登錄與探索使代理成為可替換的黑箱元件，支援模組化、動態編排與重用。選擇依據必須來自已登錄中繼資料，而不是代理名稱。
請依代理登錄表篩選能接受指定輸入、產生指定輸出且具有所需能力的候選；若沒有完全符合者，列出缺口。