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

Software Development

Day 4

2026-08-04

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為你自己手刻 Claude Code 系列

Day 04 - 讓模型假裝有記憶

文章同步發表在我的個人 Blog 在上一篇文章中提到 Messages API 不會自動把上一輪的對話傳給下一次，所以模型看起來就像個金魚腦，講一句忘一句...

高見龍

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

Software Development

Day 3

2026-08-03

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你的自動化測試，大部分是在演戲｜AI coding 時代的探索性測試 30 講系列

Day 3 探索性測試最常被誤解的一件事：只看到自由，沒看到責任

「探索性測試（Exploratory Testing, ET）」在軟體測試實務中經常被提及，卻也最常被誤解。有些團隊把它當成沒有測試案例時的臨時補救手段，有些人...

kojenchieh

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