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多模態 Agent:AI 如何從理解資訊進一步採取行動? CI/CD 整合與持續改進:讓 Harness 自動跑 自動化執行與評分:Runner、Evaluator 與報告 LLM-as-Judge 與 Jev:推理式評估與決策式評估的取捨 回歸測試與失敗分析:確保修改不退步 測試案例設計:從單元到端到端 實作:建立一個 Skill 系統 從 Skill 到 Skill Library:建立組織級能力庫 Skill 的組合與編排:讓 Skill 呼叫 Skill Skill 的權限與安全邊界 Skill 的版本管理與迭代 設計一個可重用的 Skill:以程式碼審查為例 Skill 的結構:指令、工具、資源與範例 什麼是 Agent Skill?從工具到技能的演進 Agent 的核心循環:ReAct、Plan-and-Execute 與 Reflection 完整 Agent 實作:整合工具、記憶、RAG、護欄與可觀測性 Agent 的評估與可觀測性:Trace、Log、指標與失敗模式 Agent 的記憶機制:短期、長期與向量資料庫 什麼是 LLM Agent?從 Chatbot 到自主行動 從零打造一個最基礎的 Agent:LLM + 工具 + 迴圈 Agent 的安全與護欄:Prompt Injection、權限控制與人類審核 多 Agent 協作:角色分工、辯論與 Swarm RAG 完整解析:檢索、重排、生成 工具呼叫與 Function Calling:讓 LLM 連接外部世界