鐵人檔案
這30天我將帶領各位~從 AI Agent 基礎概念出發，先用規則型 Agent 建立思維，再透過 LLM 與 LangChain 開發智慧型 Agent，最後用 n8n 整合，完成一個可操作的自動化專案。
循序漸進，讓初學者也能從零開始，逐步打造自己的 AI 助手。
昨天我們學會了 Chain 與 PromptTemplate 的基礎用法。今天要更進一步，做一個能回答問題的 AI 助手。 這類應用在實務上很常見，例如： F...
什麼是 Tools？ Tools 就是外部功能的接口，Agent 可以根據需求主動呼叫： Python 函式（計算、資料處理） Web API（查天氣、股...
昨天，我們看到 LangChain 如何讓 LLM 能「思考 + 行動」，不再單純的文字回覆。 但接下來又冒出一個新問題： 👉「如果我想讓我的 Agent 真的...
前天我們讓 Agent 可以使用工具「思考 + 行動」。 今天，我們要讓使用者可以直接跟 Agent 對話，建立一個簡單的互動介面。 這時候就用到 Gradio...
LLM Agent 的開發流程：從基礎到互動式 UI 這一週我們完整學會了 LLM Agent 的開發流程，從基礎到互動式 UI： Chain + Promp...
昨天我們讓 Agent 學會使用工具，能做查詢或計算。但如果問題需要「多步驟思考」才能完成，單純呼叫工具就不夠了。今天，我們要讓 Agent 更像一個真正的思考...
昨天我們學會了 ReAct Agent，能處理多步推理。今天，我們要做一個更實用的工具 —— 自動摘要 Agent。它能幫你把長文章、新聞、甚至研究報告，快速濃...
今天我們讓 Agent 直接讀取結構化資料，並自動生成分析結論。 一、概念 資料來源 → CSV 或 Excel Agent 能力 → 計算、統計、生成...
今天我們要讓 Agent 讀取 PDF、Docs 或其他文件，整合成可查詢知識庫。 一、概念 目標：把文件變成向量索引（Vector Store） 方法：...
今天我們讓 Agent 直接上網查資料，實現即時回答。 一、概念 使用 Web Search Tool 或自訂 API Agent 可以根據問題自動搜尋、分析...
