鐵人檔案
隨著大型語言模型（Large Language Models, LLM）在各種應用中普及，我們會發現：光靠 LLM 本身的知識與推理，仍然存在一些限制。舉例來說...
當 LLM（會理解、對話、規劃）與 AI Agent（會執行、操作、整合工具）結合後，應用就不再只是「聊天」或「單一功能」，而是能形成 完整的任務自動化流程。以...
FrozenLake（冰湖環境）FrozenLake 是 OpenAI Gym 提供的經典 RL 測試環境：地圖是格子狀，有冰面（可走）、陷阱洞（掉下去失敗）、...
在強化學習（Reinforcement Learning, RL）裡，Q-learning 是最經典也最常見的演算法之一。它的目標很單純：讓一個智能體（Agen...
什麼是 DQN？ DQN（Deep Q-Network）是一種 強化學習（Reinforcement Learning, RL）方法，它將傳統的 Q-learn...
在強化學習（Reinforcement Learning, RL）中，AI Agent 要在環境中做出決策並學習最優行為，核心概念有兩個：值函數（Value F...
為什麼需要記憶模組？ 如果你和 AI Agent對話，卻發現它忘了剛剛說過的話，或無法延續上下文，那麼這個 Agent 的「記憶模組」就是缺失的。記憶（Memo...
LangChain 是一個專門為大語言模型（LLM, Large Language Model） 打造的開發框架。在還沒有 LangChain 的年代，開發者使...
什麼是 Multi-Agent 系統？ Multi-Agent 系統（MAS, Multi-Agent System）是一種由多個 智能體（Agent） 所組成...
AutoGen 是什麼？ AutoGen 是一個由微軟研究院提出的開源框架，主要目的是 讓多個 AI Agent 可以高效互動，並且能 融入人類的回饋（Huma...
