本系列以開發一套內部專案管理系統為主線，從 User Story、流程與架構設計出發，逐步完成 Vue 3 前端、ASP.NET Core Web API、SQL Server 資料庫、自動化測試、版本控制、CI/CD 與 Google Cloud 部署。過程中導入規格驅動開發，運用 Codex 協助整理需求、規劃實作、產生程式與文件，再透過測試與人工驗收確認成果。希望用 30 天記錄一套可落地、可維護，也能重複運用的人機協作開發流程。

寫給想入門 Physical AI、機器人模擬與數位孿生的工程師與產品人員。內容從機器人任務定義、感知—決策—行動閉環及執行時安全開始，再以 Physical AI Studio、OpenUSD、Isaac Sim 與 PhysX，將手術機器人及智慧產線情境轉成可重播的模擬。30 天逐篇檢查座標、校正、可達性、碰撞、延遲、接觸力、雙臂協作與堆疊穩定性，並透過事前門檻、重複試驗、失敗案例及限制聲明，區分「畫面會動」與「工程證據成立」。醫療內容皆為非臨床工程模擬。

這個系列不只介紹如何建立 AI Agent，更希望從系統工程的角度，帶你理解一個 Agent 如何從概念驗證、功能開發，一步步走向真正可部署、可維護的應用。 如果你已經接觸過 LLM、RAG 或 AI Agent，希望進一步理解 Google ADK 的設計方式，以及實務上如何打造更完整的 Agent 系統，這個系列會是一條從「做得出來」走向「真的能上線」的學習旅程。

本系列以「建構企業級 AI 虛擬員工」為主題，透過 30 天實作，運用 Gemini Spark 與多代理 (Multi-Agent) 工作流架構，打造AI Agent 能自主蒐集情報、分析資料、理解文件、產生決策建議，並接受人工審核完整 AI 系統，如下: 1.技術全端實作：涵蓋 Gemini API、Python、前端網頁、系統設計與雲端部署。 2.每日實戰產出：提供程式碼、系統架構、Prompt 設計、輸入輸出範例或可驗證成果。 3.真實企業情境：以醫療、製造及金融三大產業為範例，展示 虛擬員工如何解決複雜業務痛點。 將共同完成一套「可控、可追溯、可擴充」的企業級數位勞動力。