我們一起完成了 AI 架構的 30 天大冒險！
從第 1 天到今天，我們學會了很多關於 AI 架構的知識與技巧。
我們知道要怎麼讓 AI 幫忙、怎麼拆功能、怎麼避免混亂。
就像蓋一棟房子，我們不是只想讓它看起來厲害，而是讓它穩固、好住、可以維修。
現在，我們一起來看看做了什麼，然後想想：「下一步，我要蓋一座什麼樣的城市？」
| 未來方向 | 架構思維延伸 | 可以嘗試的實作 |
|---|---|---|
| 多 AI Agent 架構 | 不同任務用不同 Agent，彼此解耦但可協作，就像微服務一樣。 | 用一層 UseCase 控制多個 AI Agent，並讓它們依「責任」分工 |
| 模型可插拔性 | 模型不是寫死的，可以用 adapter pattern 切換成 Claude、GPT、Gemini⋯ | 將 provider 抽成 interface，搭配 config 切換 |
| 記憶與快取層（Memory / Cache） | 架構中引入「記憶層」，讓 AI 不用每次重頭算，也能減少費用。 | 加一層 memory module（如 Redis），搭配判斷何時要 call LLM |
| 規格驅動開發（SDD）整合測試 | 規格成為單元測試、e2e 測試的來源，也讓 AI 輸出更可預期。 | 每一個 usecase 前都要有一份 markdown 規格與範例 |
| 持續架構演化（Architecture Evolution） | 架構不能凍結，要能在需求改變時重組而不是崩壞。 | 練習辨識「高變區」與「穩定核心」，持續重構、加測試保障 |
你最喜歡哪一個架構概念？
有沒有哪一個地方你覺得還可以再學得更深入？
接下來你可以試著自己設計一個小型的 AI 專案，從 Use Case 開始畫、思考邊界與資料流，再決定是否接 AI 模型。
記得，AI 只是工具，架構才是靈魂。
學會設計架構，就像是蓋房子的設計師，未來要蓋 AI 城市也難不倒你！
30 天的旅程結束了，但我們每個人的 AI 架構旅程才剛開始。
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