系列文章
Day 11: Semantic Kernel Single Agent 實戰 - 銀行匯款 Agent
這篇我們要來做一個實用又貼近生活的 AI Agent 範例——「銀行匯款 Agent」。 這個助理的任務很單純，就是幫我們完成一筆台幣（TWD）的國內匯款資料蒐...
Day 12 : Semantic Kernel Single Agent 實戰 - 多工具的OfficeOne Agent
這篇我們要來做一個基於 Single Agent 變化的 AI Agent 範例——「OfficeOne Agent」，這個助理可以根據使用者的需求，使用最合適...
Day 13 : Semantic Kernel Single Agent 實戰 - 多工具的 OfficeOne Agent 同時處理多項任務
在前一篇 Day 12 中，我們建立了一個 OfficeOne Agent，能夠根據使用者需求選擇合適的工具來處理辦公室相關請求。然而，在實際應用場景中，使用者...
Day 14: Semantic Kernel Multi-Agent 實戰 - 多代理人的 HandoffOrchestration 編排系統
前面的幾個範例是以單一代理人 (Single Agent) 為主，無論是單工具 (Single Tool) 還是多工具 (Multi-Tool) 的情境，都由同...
Day 15: Semantic Kernel Multi-Agent 實戰 - SequentialOrchestration 實現線性流程的多代理人協同審查
在前一篇文章中，我們介紹了如何使用 Semantic Kernel 的 HandoffOrchestration 編排系統來管理多個代理人之間的協作與任務轉移。...
Day 16: Semantic Kernel Multi-Agent 實戰 - SequentialOrchestration 實現合約內容的多代理人協同審查
今天的範例同樣以 SequentialOrchestration 為主題，但這次我們將應用在 合約內容審查 上。合約是許多企業日常運營中不可或缺的一部分，確保合...
Day 17: Semantic Kernel Multi-Agent 實戰 - 群組討論 Agent 協作
今天要來看另一種多 Agent 的應用場景：群組討論。這種情境下，會有多個 Agent，每個 Agent 可能扮演不同的角色，進行群組討論，並且需要協同工作來完...
Day 18 - Semantic Kernel Multi-Agent 實戰 - Magentic Agent 重塑公關危機應對
今天要來看另一種多 Agent 的應用，Magentic Orchestration 是一種「由一位 Magentic Manager 依情境動態指派、協調多位...
Day 19 - Semantic Kernel Multi-Agent 實戰 - Concurrent Orchestration Agent 併發協作多語言翻譯任務
今天要來看另一種相對穩定且簡單的多 Agent 的類型，Concurrent Orchestration 一種「多位專家代理同時平行協作」的多代理協作模式。Co...
Day 20: 使用 Semantic Kernel 輕鬆為 Agent 換大腦 - 更換 LLM 模型
在 AI Agent 開發的世界裡，選擇正確的大型語言模型（LLM）就像為不同的 Agent 選擇合適的大腦。今天，我們來談談為什麼「輕鬆切換 LLM」是一個關...