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Build on Google AI

打造企業級 AI 虛擬員工:Gemini Spark 多代理 (Multi-Agent) 架構實戰 30 天 系列

本系列以「建構企業級 AI 虛擬員工」為主題,透過 30 天實作,運用 Gemini Spark 與多代理 (Multi-Agent) 工作流架構,打造AI Agent 能自主蒐集情報、分析資料、理解文件、產生決策建議,並接受人工審核完整 AI 系統,如下:
1.技術全端實作:涵蓋 Gemini API、Python、前端網頁、系統設計與雲端部署。
2.每日實戰產出:提供程式碼、系統架構、Prompt 設計、輸入輸出範例或可驗證成果。
3.真實企業情境:以醫療、製造及金融三大產業為範例,展示 虛擬員工如何解決複雜業務痛點。
將共同完成一套「可控、可追溯、可擴充」的企業級數位勞動力。

參賽天數 4 天 | 共 4 篇文章 | 0 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文 團隊HIT靈機一動萬象成章
DAY 1

Gemini Spark 與 AI Employee 虛擬員工的關鍵技術定位與架構

Gemini Spark 與 AI Employee 的技術定位 讀完能做到:分清楚 Gemini Spark 與企業 AI Employee 的技術邊界,並為...

2026-08-30 ‧ 由 hit_gde_2026 分享
DAY 2

先定義工作再寫程式:AI 虛擬員工需求工程

定義工作的重要型 讀完能做到:把一句模糊的「請 AI 幫忙處理客戶郵件」,轉成包含使用者故事、任務邊界、成功條件、非功能需求、人工核准點與量測指標的可驗收規格。...

2026-08-31 ‧ 由 hit_gde_2026 分享
DAY 3

多代理AI Agent 不能只靠默契:用 Task、Evidence 與 Decision 建立可追溯的企業資料契約

讓每一次 Agent 交接都有任務依據、證據來源與可追溯的決策紀錄 讀完能做到:為 Gemini 多代理工作流定義 Task、Evidence 與 Decisi...

2026-09-01 ‧ 由 hit_gde_2026 分享
DAY 4

多代理成敗的五大關鍵:角色分工、任務拆解、結構化交接、狀態共享與決策權限

Agent 不是越多越好,唯有五項機制彼此對齊,AI 虛擬員工才能協作而不重工、衝突或失控。 讀完能做到:判斷一項工作是否真的需要多個 Agent,並用五項機...

2026-09-02 ‧ 由 hit_gde_2026 分享