AI 代理的實戰：行為樹 - 自主式AI助理的核心技術
本文深入探討行為樹（Behavior Trees）作為自主式 AI 助理核心控制機制的應用。我們將解析行為樹的起源、核心節點型別與執行機制，並比較其與其他 AI 控制模式的優劣。最後，文章將展示如何將行為樹與大型語言模型（LLM）結合，以構建更強大、更可控的 AI 代理系統。
技術開發
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AI 代理的實戰：構建完整的互動系統
深入探討使用 Microsoft Semantic Kernel 框架，將外部服務轉換為 AI 可互動的 GPT 介面。詳細解析架構設計，整合行為樹構建具備自主決策能力的 AI 助理，實現完整的互動式人工智慧系統開發實務。
Python Streamlit 驅動的現代化 AI 聊天應用
在開發AI驅動的聊天應用時，我們常需要一個快速、靈活與功能強大的框架來構建Web介面。Streamlit正是這樣一個工具，它專為資料科學家和機器學習工程師設計，讓我們能夠完全使用Python構建現代化的Web應用。
人工智慧高階向量表示方法
雖然TF-IDF是一個很好的起點，但在實際應用中，我更傾向於使用更先進的向量表示方法，如詞嵌入(Word Embeddings)或句子嵌入(Sentence Embeddings)。這些方法能更好地捕捉語意關係，提供更精確的相似度比對。
AI 代理的實戰：構建強大AI代理的進階技巧
本文深入探討構建強大 AI 代理的進階技巧，從精煉的提示工程策略，到本地與雲端 LLM 的選擇與佈署，再到 AutoGen 多代理系統的協作模式。我們將解析如何透過結構化提示、角色扮演等技巧提升模型效能，並比較不同協作模式的優劣，為開發高效、可靠的 AI 代理系統提供全面的實戰指南。
AI 代理的實戰：整合行為樹與大模型語言
本文深入探討如何將傳統的行為樹（Behavior Trees）與現代大型語言模型（LLM）相結合，以構建更強大、更可控的自主 AI 代理系統。我們將解析行為樹的核心元件，展示其在 AI 決策控制中的優勢，並透過實例說明如何利用 LLM 增強行為樹的動態生成、條件評估和行動執行能力。
AI 代理的實戰：從概念到實戰
本文深入探索 AI 代理的核心概念、架構設計和實作方法。從基礎定義、LLM 的四種互動模式，到提示工程的核心技巧，再到多代理系統的協作模式，我們將一步步揭示如何構建從簡單到複雜的 AI 代理系統，將科幻想像變為技術現實。
AI 代理系統：建立完整的電影推薦服務
本文將深入探討如何使用 Microsoft 的 Semantic Kernel 框架，將一個外部 API（如 TMDB 電影資料庫）封裝成一個功能完整的語義 GPT 介面。我們將從服務架構設計、功能擴充，到最終整合到聊天和代理介面，一步步構建一個能夠理解自然語言並提供智慧電影推薦的 AI 代理系統。
AI 代理的進化與應用全景
本文深入探討 AI 代理從單一實體到複雜多代理協作系統的進化歷程。我們將解析構成一個 AI 代理的五大核心元件，並透過架構圖和流程圖，清晰展示多代理系統如何透過專業分工與協作，解決遠超單一代理能力的複雜問題，最終勾勒出 AI 代理技術的應用全景與未來趨勢。
從零開始學RAG技術
在建構現代AI系統時，檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）已成為解決大模型語言知識有限與幻覺問題的關鍵技術。RAG結合了檢索系統與生成模型的優勢，讓AI能夠存取外部知識，並根據檢索到的資訊生成更準確的回應。
AI 代理系統：Semantic Kernel 語意函式的設計與實踐
本文深入探討 Microsoft 的 Semantic Kernel (SK) 框架中語意函式與原生函式的設計與實踐。我們將解析這兩種函式型別的核心區別，並透過一個電影推薦系統的實例，展示如何結合兩者的優勢，構建一個能夠與外部數據源互動、具備強大能力的 AI 代理系統。