使用AI Studio 30 天打造成 30 個獨立、隨插隨用的微服務工具箱。每一天都是一個可以直接帶走的「解決方案」。

當 AI Agent 開始能夠瀏覽網站、填寫表單、搜尋商品甚至執行任務，網站也需要從「只給人操作」進化成「AI 能理解並可靠操作」。 這 30 天將從 WebMCP 基礎概念出發，實際研究 Tool、Schema、Declarative API、安全機制與 Agent 整合，並逐步把搜尋、表單、購物車與網站操作轉換成 AI 可直接呼叫的能力。最後將 WebMCP 導入 WordPress／WooCommerce，打造一個真正 Agent-ready 的網站，完整記錄從規格理解、開發實作、除錯到實際 AI Agent 操作的過程。

當 AI Agent 真正上線後，「跑得動」跟「看得懂它在幹嘛」是兩回事。Agent 一旦具備自主決策與工具呼叫能力，傳統的日誌監控往往看不出「為什麼做這個決策」，只看得到「呼叫了哪個 API」。 這 30 天會用 Google Cloud 的可觀測性工具鏈——Cloud Trace 追蹤 Agent 決策鏈路、Cloud Logging 建立結構化決策日誌、Cloud Monitoring 設計異常告警、搭配成本與延遲的 SLA 監控——把「Agent 內部到底發生了什麼」變成看得見、可追溯、可稽核的資訊。