鐵人檔案
許多 AI Agent 能聊天、能呼叫工具，卻不一定適合直接放進企業系統：它為什麼選這一步？失敗能否恢復？流程能不能測試與追蹤？
這個 30 天系列將從 Java 與 Spring Boot 開發者的角度，使用 Embabel 建立可規劃、可測試、可觀測的 AI Agent，逐步介紹 GOAP、Action、Goal、Tool、MCP、RAG 與 Guardrail，再結合 Generative UI、JSON UI 契約及 SSE 串流，最後完成一個能理解自然語言、整理資料並安全生成互動介面的智慧 Dashboard。
Embabel 實戰先從相容性開始 今天要解決的問題 Embabel 1.0.0 目前落在 Spring Boot 3.5.x Java 21 是基準 不要...
不要把模型名稱散落在 prompt 與 action 裡 今天要解決的問題 不同 action 可用不同模型 模型角色應集中設定 小模型適合 render...
不是每個 action 在任何狀態都應該開放 今天要解決的問題 Condition 是顯式前置條件 SpEL 可做動態條件 條件比 prompt 約束更可測...
金額、次數、規則由 Java 算，LLM 負責敘事 今天要解決的問題 Domain object 可暴露行為 最小工具暴露 避免 LLM 心算數值 觀念圖...
工具不是越多越好，重點是邊界是否正確 今天要解決的問題 Domain tool 用於本地物件 MCP 用於跨系統工具 Subagent 用於可委派的專門能力...
讓 Agent 依推理需求決定何時搜尋文件 今天要解決的問題 傳統 RAG 是固定 pipeline Agentic RAG 把搜尋變成工具 文件檢索也需要...
生產環境不是只看最終答案，而是看每一步的證據。 在展示 Demo 或 POC 階段，大家往往只關心 AI「有沒有回答出看似合理的答案」；然而一旦進入生產環境（...
測 prompt 組裝、工具暴露與 guardrail，而不是測文案一字不差。 在傳統軟體工程中，單元測試的標準是「輸入 $A$，預期輸出一定是 $B$（De...
當流程不是線性一次完成，就要進入狀態設計。 在大多數 Hello World 等級的 Agent 教學中，工作流永遠都是「線性」的：使用者發起請求 $\rig...
當單一路徑不夠用，開始考慮 Utility、Hybrid、Scatter-Gather 與多 Agent 協同。 到目前為止，我們討論的 Embabel 都是...
