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Day 30

2025-10-14

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從讀書筆記到可落地 AI：LangChain、LangSmith 與 Agent 工具 30 講系列

Day 30｜Agent Design - Context - Fail ＆ Fix

目標先講清楚：推崇Drew Breunig的blog探討上下文失敗的原因，及他所分享如何處理的方法作為結束 1. Context為什麼會失敗巨大的上下文...

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Day 7

2025-09-21

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從上下文工程到 Agent：30 天生成式 AI 與 LLM 學習紀錄系列

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為什麼需要 Positional Encoding？　　Attention 機制本身是「無序」的，他只會知道詞與詞之間的相關性，但是不知道誰在前誰在後，但是在...

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2025-09-17

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Day 11-6 | 資料庫設計哲學:需求解析、技術選型與 Schema 設計策略(六) - 核心設計策略AWS實戰解析:冷熱資料分層 -以TSMC晶圓IoT、LLM Training為例

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2025-09-27

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Day 16

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Multi-Agent 實戰：開發多代理智慧小幫手系列

【Day 16】 Google ADK 的工具型與子代理寫法

上一篇我們已經介紹了工具型與子代理型 Agent 的定義、差異以及子代理型寫法為什麼更好等了，那這篇就來實際做做看吧。不過這一篇篇幅會比較長，我會先放上程式碼...

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Day 27

2025-09-30

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PM不加班的AI便利貼系列

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日常生活工作中，很多事情的處理方式，其實都是同一種流程：不斷輸入、不斷累積，等到某個時間點再回來檢視累積資料內容。很像記帳——每天填入一兩項的資訊，真正回頭檢視...

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