前言 在建構基於大型語言模型（LLM）的智能助手時，系統需要處理從簡單問答到複雜的 Agent 工作流（如多步驟推理、工具調用和跨代理協作）等不同任務。隨著系...
一個響亮的聲音正在科技圈迴盪：「LLM Agent 時代來臨，人類不再需要學習軟體工程了！」這個論點極具誘惑力：當一個全能的 AI 助理可以根據你的自然語言需...
概述 在當今資訊爆炸的時代，很多複雜問題都需要我們花費大量時間在網路上搜尋、閱讀和整理資訊。如果能有一個 AI 代理幫我們自動完成這些深度研究任務，將大量資料...
概述 在可觀測性的世界裡，資料可視化與使用者介面，始終是我們從龐大數據中提煉洞見的最後一哩路。這正是為什麼像 Grafana 這樣的可視化平台，即便歷經多次技...
概述 在上一篇文張中，我們透過 Google Agent 白皮書確立了一個核心共識：AI 應用的未來屬於能夠感知、思考、採取行動的智能代理（Agent）。而一...
前言 許多開發者初次接觸 AI Agent，會被 ReAct (Reasoning and Acting) 框架的簡潔與強大所吸引，並迅速用幾十行程式碼實現一...
前言 在先前關於 Google Agent 白皮書的探討中，我們觸及了一個核心觀點：一個大型語言模型（LLM）之所以能被稱為「Agent」（代理人），其關鍵區...
概述 在過去短短兩年裡，大型語言模型（LLM）應用經歷了一場驚人的蛻變。我們從驚嘆於 ChatGPT 能寫詩作對、回答知識性問題的「聊天機器人」時代，迅速躍遷...
概述 在上一篇文章中，我們達成了一個重要的共識：Prompt 不僅是與 AI 的對話，它更是需要用工程紀律來嚴謹對待的 API 請求。我們也意識到，由多個 P...
概述 在先前的章節中，我們已經深入探討了大型語言模型（LLM）在可觀測性領域中的定位與重要性。我們認識到：LLM 可觀測性的核心，在於如何評估其輸出的不確定性...
概述 在上一篇文章中，我們深入探討了 LLM 應用的獨特性。它是一個機率性的、以語義為核心的「黑盒子」。我們意識到，傳統的監控手段已無法應對其在遙測、輸出、成...
概述 在過去幾篇文章中，我們從傳統監控一路聊到「可觀測性 2.0」，並探討了為何像 ClickHouse 這樣的 OLAP 資料庫會成為新時代的基石。這一切的...
概述 在上一篇文章中，我們探討了從傳統監控邁向『可觀測性 2.0』的關鍵轉變，其核心在於能夠應對海量、高基數的遙測資料，並進行即時的探索式分析。這對後端的資料...
概述 天下分久必合，合久必分。軟體世界從不缺乏閃亮的新名詞，尤其在微服務與雲原生逐漸成為主流的這些年，可觀測性（Observability） 和 分佈式追蹤（...
概述 多年來，IT 監控以各種方式被應用和部署。其核心目的是收集有關不只是 IT 基礎設施以及雲原生服務的硬體和軟體運作指標，確保所有關鍵功能都能順利運作，進...
前言 2025 年可以說是 LLM 應用真正大放異彩的一年。原因在於，LLM 的使用場景早已不再侷限於像 ChatGPT 這樣的網頁聊天視窗，如今它已經延伸到...
對，不當工程師了，也不想當 PM 了「嗯，我要當老闆！」 重新正視我自己心之所向，就是說的滿嘴的好 Code，滿嘴的需求，俗稱出一張嘴「出一張嘴」才是我人生志業...
什麼是大型語言模型（LLM）？ 大型語言模型的本質，其實就是一個能根據提示詞與前文脈絡，持續預測下一個 token 的深度學習模型。它的訓練方式，是先吃進海量...
Hello，我是 KK，今年的鐵人賽，想跟大家分享架設 n8n 遇到的一些挑戰跟意外。但在開始前，為了完全沒聽過 n8n 的讀者，請讓我快速介紹一下什麼是 n8...
KK
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2025-09-15
📌 本主題系列大部分皆為 AI 生成後潤飾📌 生成本主題系列的工作流程請參考另一個主題系列：[我無限升級，30天解鎖獨自升級金手指！你老闆不能知道的 AIGC...
📌 本主題系列工作流所生成的文章，請參考另一個主題系列：[轉生到鬼島的反派，為了生存必須在30天內學會30種 AI 工具！]📌 本主題內容以個人經驗為主探索 A...
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上一篇我們實做了zero-shot react description，本篇我們繼續實作其他AgentType! 我們就先來實作上篇有介紹過的Self-Ask...
上一篇我們講完了Agent以及他的相關對象的關係，今天我們就來介紹一些不同的AgentType! Zero-Shot React Description：...
本篇要繼續來介紹另一個LangChain中很重要的概念，就是Agent! Agent Agent是LangChain中的核心概念，可以把他想成一個「智能協調者...
打造你的第一個 MCP Server：從概念到實作 建議在我的部落格中 https://blog.ray-realms.com/article/73b7d4c...
摘要這篇文章探討了如何將 LangGraph 的強大功能與 MongoDB 的資料儲存和檢索能力相結合，打造一個智慧的工地安全監控系統。文章首先介紹了 Lan...
摘要這篇文章深入探討了如何將知識圖譜與 LangGraph 結合，打造一個智慧化的工安監控管理系統。文章首先介紹了知識圖譜在管理工安資料的優勢，包括儲存結構化...
摘要這篇文章是一篇關於 Ollama 的詳細指南，介紹了 Ollama 這個開源本地大型語言模型運行框架。文章首先介紹了 Ollama 的背景、特性和優點，強...
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