鐵人檔案
採用 Cloud Native 架構，負責支撐跨平台 AI 行程規劃 App 的資料處理與功能實現。使用者輸入旅遊條件後，後端 API 將整合 AI 模型生成每日行程與推薦，並儲存與提供給前端使用。
雲端部署確保服務可擴展且穩定，並透過資料庫管理行程與使用者偏好，提升響應速度與準確度。30 天內將完成 API 設計、AI 串接、雲端部署與效能優化，確保前後端協作順暢與服務品質。
昨天找到設定的方法，今天來試著實作吧！ 載入本地 Agent Package 把 deploy_agent.py 載入 Agent 的地方改為從本地 Packa...
Agent 行程規劃初探：從輸入到 JSON 輸出 今天來想想要怎麼讓 Agent 規劃行程，初步的構想是使用者輸入地點與預計待的天數，然後 Agent 要規劃...
今天先來當個魔法師，詠唱 Prompt 讓 Gemini 可以幫忙規劃行程並依照需要的格式回覆： You are an itinerary generator....
部屬遠端 Agent 的類別差異與錯誤排查 找到問題了！重新部屬範例程式後成功運行遠端 Agent，發現差異在於 Agent 的類別： 範例 multi_to...
鐵人賽來到一半，剛好主要流程也串好，今天就先來總結一下目前的架構然後測試一下大量請求時是否符合 Cloud Native 的 Auto-Scaling 要求。...
昨天測試下來，我們可以同時發 20 個請求給 API Server ，但是 Agent 的回應還是一個一個回來，所以今天來看看可以怎麼調整。 分析 Log 先來...
昨天直接用 curl 測試 Vertex AI API 就能夠同時發送多個請求觸發 Auto-Scaling ，今天就來了解一下使用 Vertex AI Pyt...
昨天修好了 SDK ，今天來把服務都部屬好再測試一次，並花點時間做一下權限控管。 修正 Vertex AI Python SDK 並更新 requirement...
