2026 iThome 鐵人賽

AI Engineering

Day 1

2026-08-31

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從 MCP 到專屬 Agentic 模型：30 天走完一條可評測、可微調、可自架的 AI Agent 模型與服務製作流程系列

[ 系列導讀 ] Day 1 — 30 天要造什麼：從 MCP 工具標準化到專屬 Agentic 模型的完整閉環

I. 前言：當 Prompt 調到極限之後在生成式 AI 的浪潮中，我們正經歷一場從 Chatbot 到 Agent 的開發模式轉變。如果說 Chatbot...

simonliuyuwei

AI Engineering

Day 3

2026-08-16

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128GB 統一記憶體的三十天：DGX Spark 地端 LLM 與生成式 AI 部署實戰系列

Day 3｜網路與儲存規劃：10GbE 骨幹、雙 Spark 直連與 NFS 集中模型庫

模型放哪裡，是小問題也是架構問題昨天我們用 Qwen3.8-27B 簡單做了一個記憶體的比較，和實務上為何要那麼多 VRAM 或統一記憶體來協助地端 AI 運...

ivanusto

AI Engineering

Day 6

2026-08-19

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128GB 統一記憶體的三十天：DGX Spark 地端 LLM 與生成式 AI 部署實戰系列

Day 6｜推論引擎總覽：llama.cpp、vLLM、TensorRT-LLM 、Ollama、DS4 與 Unsloth 的定位與取捨

同一顆模型，四種跑法模型庫就緒之後，下一個問題是用什麼東西才能跑把地端 AI 模型跑起來呢。這個東西就叫做推論引擎，它負責把權重載入記憶體、排程運算、管理...

ivanusto

AI Engineering

Day 13

2026-09-27

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AI Agent 上線要想清楚的事：30 天拆解 Harness 的設計取捨系列

Day 13｜多開幾個 Subagent，會比較快嗎？

🔀 subagent 先換到的是乾淨的主對話：大量的測試輸出、log 留在它那邊，主對話只收一份摘要。多開幾個會不會快，看分出去的工作重疊多少；重疊的部分，開...

davimperiald

AI Engineering

Day 4

2026-08-17

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128GB 統一記憶體的三十天：DGX Spark 地端 LLM 與生成式 AI 部署實戰系列

Day 4｜開箱之後 : DGX OS 初始環境建置與 CUDA、Docker 生態確認

](http://) 把社群推薦神機從開機到可以工作的整備前三天把架構藍圖說明清楚以及重要基礎概念先講過一遍後，今天來進行設定的實作。一台剛開箱或重置後的 D...

ivanusto

AI Engineering

Day 1

2026-08-03

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《30 天從零拆解 AI Agent：從 Tool Calling 到多 Agent 協作》系列

【AI Agent 01】同一個模型，為什麼有的 Agent 好用，有的很笨？從底層理解 AI Agent

很多 AI Agent 教學，會從 LangChain、LangGraph 或某個 Agent Framework 開始。我們會先建立一個 Agent、加入幾...

hardness1020