在這前半段的學習旅程中，我們已經從基礎概念一路走到初步實作，慢慢建立起對 AI Agent 與多代理系統 的完整認知。下面先幫大家快速整理一下我們目前的進度：

Day 01～Day 03：基礎概念

• 前言：為什麼會想介紹 AI Agent？
• AI Agent：理解什麼是 Agent——它不只是模型，而是一個能「接收輸入、處理資訊、執行任務」的系統。
• Multi-Agent 系統：認識多代理協作的核心概念，打好後續實作的基礎。

Day 04～Day 07：FastAPI 入門與實作

• FastAPI 簡介：一個現代化、高效能的 Python Web 框架，非常適合打造 Agent API。
• 第一支 FastAPI 小程式：掌握基本語法與架構。
• 問候 Agent、天氣 Agent：用 FastAPI 結合簡單邏輯，建立第一批「單一功能的 Agent」。

Day 08～Day 11：多代理與 Master Agent

• Google ADK：探索相關工具與資源。
• Master Agent：引入「管理者代理」的概念，讓主控 Agent 能調度子代理。
• 實作 Master Agent（上、下）：打造能「分派任務」的核心骨架。

Day 12～Day 14：Prompt 的角色

• Prompt 的影響力：它是 Agent 與 LLM 溝通的橋樑，直接影響回應品質。
• 錯誤與管理：就算有 Prompt，模型仍可能出錯，因此需要結構化設計與集中管理。
• 實作與調整：透過對比實驗，體驗不同 Prompt 設計對 Agent 行為的影響。

Day 15～Day 16：Agent 的型態與最佳實踐

• 工具型 vs 自主型 Agent：掌握兩種設計思路的差異。
  • 工具型：偏向函式/功能呼叫。
  • 自主型：能自行判斷、規劃並執行任務。
• 子代理設計：將 D6、D7 的 Agent 子代理化，讓系統更模組化、可擴展。

到這裡，我們其實已經跑過一個完整循環：
從概念 → 單一 Agent → 多 Agent → Prompt 設計 → 子代理化。
這些學習不只是「寫出一支能跑的 Agent」，更是一步步走向 設計一個結構清晰、可維護、可擴展的 AI Agent 系統。
接下來，我們要邁入更實戰的階段：
會帶大家動手完成一個 前後端整合的小專案 —— 後端由我們的 Agent 系統支撐，前端則會與它串接，形成一個更完整的應用案例。