鐵人檔案
面對海量財經動態、AI前沿論文與專家觀點，傳統單一對話式 AI 常陷入被動且難以追蹤的窘境。本系列將帶你告別玩具級玩具機器人，從零打造一套生產級「個人多軌情報雷達與決策中樞」。
我們結合 Google 生態三本柱：利用 Gemini Spark 實現免代碼的邊緣全天候監控，以 Google Workspace 作為輕量資料庫與協作發布基地，並透過 Google ADK (Agent Development Kit) 構建多代理人（Multi-Agent）深度分析與客觀審核系統。30 天從架構設計、狀態機解耦到實務部署，帶你打造真正能自主收集、交叉推演與輸出決策週報的專屬 AI 參謀群！
在 Day 10，我們透過 Google Cloud 服務帳號打通了遠端連線，並驗證了 Google Sheets 的讀寫能力。然而，在昨天的煙霧測試中，我們是...
在前兩個階段中，我們建立了乾淨強韌的基礎建設：透過 Pydantic V2 定義了不可侵犯的資料契約，並利用 Gemini Spark 與 Colab 建立了雙...
在 Day 12 中，我們勾勒出多代理人協同的核心藍圖。在資訊洪流的情報雷達系統中，最忌諱讓高成本的下游專家模型（Domain Expert / Synthes...
在 Day 13 中，我們建構了第一道防線 Reviewer Agent，以冷酷且客觀的門檻（raw_score >= 60）過濾掉充斥宣傳話術的低價值公...
在經過 Day 13 Reviewer Agent 的雜訊門檻過濾，以及 Day 14 Domain Expert Agent 榨取出的硬核量化指標（metri...
走過審核員（Reviewer）的雜訊篩選、專家（Domain Expert）的指標深挖，以及綜合研判員（Synthesizer）的跨界衝擊推演，單一情報條目的核...
在 Day 16 中，我們成功串接了 Reviewer、Domain Expert、Synthesizer 與 Editor 四大多代理人節點，建立了完整的 I...
在 Day 17 中，我們完成了本地端與 CI 護城河的防護。在真正踏入雲端自動化前，我們需要把本機累積的成果推向 GitHub，並串聯雲端排程。 一、程式碼...
在 Day 18 中，我們成功利用 GitHub Actions 排程實現了 24/7 的無人值守巡航。然而，在真正的生產維運（Production Ops）中...
經過前 19 天的層層推進，我們的情報雷達已經化身為一台在 GitHub Actions 雲端靜默巡航的自動化引擎。每天經過初審熔斷、專家深挖與綜合研判後的結構...
