2026 iThome 鐵人賽

AI Engineering

Day 20

2026-10-01

35

0

AI Agent 系統開發 30 天系列

用預先定義的欄位約束 Agent 的資料查詢

前幾篇用 RAG 與 GraphRAG，讓模型從非結構化文件裡檢索退貨規定、跨文件關聯這類語意資訊。但客服系統經常也要碰觸另一種資料——像訂單狀態這種存在關聯式...

evanchen

AI Engineering

Day 17

2026-10-01

67

0

AI陪孩子學習：從答案工具變成思考教練系列

Day17 AI幫孩子規劃早晚餐：從吃飯開始學習營養

把每天的早餐變成孩子的第一堂營養課在陪伴孩子時會發現「吃什麼？」其實是一個非常適合拿來學習的生活課題，孩子每天都要吃早餐如果只是爸媽準備好、孩子負責吃完，這件...

Leodaddy

AI Engineering

Day 24

2026-10-01

60

0

《30天打造 Tool-Calling Agent：從 MDP 理論到 DPOTrainer 實戰訓練》系列

Day24：Agent 會跑了，但跑得夠快嗎？API 封裝、延遲探討與量化取捨

在前幾天的實作中，我們成功用 DPO 訓練出了具備自主使用工具能力的 Agent（Success Rate 提升至 73%）。但一個存在於命令列裡的模型，還不能...

ozymxt

團隊黑色月亮

AI Engineering

Day 17

2026-10-01

72

0

30 天打造 Codebase Intelligence Agent：從程式碼檢索、結構化索引到變更影響分析實戰系列

Day 17:把評估變成一條可以重跑的指令：打造自動化 Eval Runner

在 Day 15 與 Day 16 中，我們準備好了題庫 data/eval_cases.json，也寫好了 Hit@k、MRR 與 Precision@k 的...

__zoe

團隊 nutc imac

AI Engineering

Day 17

2026-10-01

69

0

從零打造情感感知 Agentic System：FSM 狀態機與 RAG 的整合實作系列

Day 17：【Tool Use 觀念篇】慢活時間！搞懂 MCP 與 Function Calling 的差別

前言（首先，我要正式宣布：RAG 篇休刊，開新坑，MCP 篇開始）過去在做 Function Calling 的時候，我一直在想：如果我要讓 Agent 查...

godlichen

團隊 nutc imac

AI Engineering

Day 18

2026-10-01

75

0

從 AI Engineering 到 Quantum Machine Learning：30 天打造 QML 實驗與加速開發流程系列

Day 18｜一般機器學習與量子模型：固定條件下的比較｜Classical ML vs. Quantum Models: Fixed-Condition Comparison

Day 17 把梯度算清楚了。今天換問題：若要把「一般機器學習」和「量子模型」放在同一張成績單上，事前要先釘死哪些規則？想像一場考試：同一份考卷、同一套計分...

kancheng

團隊 Ad Astra