微軟於 2025 年 5 月 20 日盛大舉行 Microsoft Build 開發者大會，宣布 AI 代理（AI Agent）時代已正式展開，並將引領科技進入一個全新的階段。隨著推理與知識管理技術的突破，AI 模型如今更強大、有效率，本文整理所有新的發表與未來趨勢。
Meta 推出了開源大型語言模型 Llama。這一代特別引人注目，因為 80 億參數的模型小到可以在家用電腦上運行，效能卻不輸比它大十倍的模型。在許多應用場景下，它給出的回應品質已經能媲美 GPT-4。在這篇文章裡，我會說明自架 Llama 3 的優缺點，並提供設定方式與資源，讓讀者也能輕鬆動手。
這份實務指引旨在協助產品和工程團隊入門 大型語言模型（LLM）驅動的人工智慧代理人建構，它定義了代理的核心概念，例如獨立執行任務和利用 LLM 管理工作流程決策。本文闡述了何時應考慮建立代理，特別是在傳統自動化方法受限的複雜情境，並深入探討了代理設計的基礎要素，包括模型選擇、工具整合及指令設置。
微軟於 2025 年 5 月 20 日盛大舉行 Microsoft Build 開發者大會，宣布 AI 代理（AI Agent）時代已正式展開，並將引領科技進入一個全新的階段。隨著推理與知識管理技術的突破，AI 模型如今更強大、有效率，本文整理所有新的發表與未來趨勢。
Meta 推出了開源大型語言模型 Llama。這一代特別引人注目，因為 80 億參數的模型小到可以在家用電腦上運行，效能卻不輸比它大十倍的模型。在許多應用場景下，它給出的回應品質已經能媲美 GPT-4。在這篇文章裡，我會說明自架 Llama 3 的優缺點，並提供設定方式與資源，讓讀者也能輕鬆動手。
這份實務指引旨在協助產品和工程團隊入門 大型語言模型（LLM）驅動的人工智慧代理人建構，它定義了代理的核心概念，例如獨立執行任務和利用 LLM 管理工作流程決策。本文闡述了何時應考慮建立代理，特別是在傳統自動化方法受限的複雜情境，並深入探討了代理設計的基礎要素，包括模型選擇、工具整合及指令設置。
