系列文章
Day 21: LLM 模型 Function Calling 成功率簡單實測比較
在生成式 AI 興起的時代，function calling（函數呼叫） 成為 LLM（大型語言模型）落地應用的重要能力。不管是讓 AI 自動查天氣、叫外送，還...
Day 22: 一文認識 Model Context Protocol (MCP)
Model Context Protocol (MCP) 是由 Anthropic 於 2024 年底發起的一個開放標準，目的是讓 LLM AI 應用程式（如...
Day 23: Semantic Kernel 使用 Streamable HTTP 模式串接 MCP Server
在 Day 22 我們介紹了 MCP 的基本概念和核心組成，今天直接來實作一個簡單的範例，使用 Microsoft 的 Semantic Kernel 來串接一...
Day 24: Semantic Kernel 使用 Stdio 模式串接 MCP Server
在 Day 23 中，介紹如何使用 Semantic Kernel 使用 Streamable HTTP 模式串接 MCP Server ，今天來另一種 Std...
Day 25: Semantic Kernel 無縫整合 OpenAI Assistant Agent - 智能客服系統實作
可能很多人不知道，OpenAI 有一個 Assistant Agent 的功能，它是由 OpenAI 平台託管的 AI Agent，能夠在雲端長期運作，並與使用...
Day 26: Semantic Kernel 無縫整合 Azure AI Foundry Agent - 企業助理實作
Azure AI Foundry 是微軟提供的一站式 AI 開發與管理平台，讓建構、部署與管理 AI 解決方案都可以在一個平台裡被建立及管理，過去常聽到的 Az...
Day 27: Semantic Kernel Multi-Agent 實戰 — 打造 PTT 熱門關鍵話題擷取系統
以 Semantic Kernel Agent Orchestration 為核心，結合 LLM 語言能力打造「輿情收集與初步分析系統」。以這樣的概念，來實作透...
Day 28: Semantic Kernel Multi-Agent 實戰 — 新聞內容嚴謹度評估系統
在資訊爆炸的時代，如何快速判斷新聞的可信度與嚴謹程度成為重要課題。今天要實作一個「新聞嚴謹度評估系統」，透過 Semantic Kernel Multi-Age...
Day 29: Semantic Kernel Multi-Agent 實戰 — SEO 文案創作產生器
在數位行銷的世界中，如何撰寫既符合 SEO 規範又能打動目標受眾的產品文案，是每個行銷人員面臨的挑戰。今天就用這個主題實作一個「SEO 文案創作產生器」概念，透...
Day 30: 最後一篇用軟性文章來結束這次的鐵人賽吧 - AI 重塑程式設計
今天是鐵人賽的最後一天，我想用一篇軟性文章來總結這次的旅程，並分享我對 AI 如何影響程式設計的看法。 從內容生成到智能協作的演進 這三年來，LLM 的應用經歷...