Agent
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NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳在 CES 的主題演講，除了發布了一系列新產品，也為人工智慧的下一個十年，揭示了一幅清晰的發展藍圖。接續其2025的演講，AI經過2025一年的發展，距離Agentic AI的時代又近了一步，也開始朝向物理 AI (Physical AI)進行嘗試。
5/5黃仁勳CES 2026
Google近期發布的《2026 AI Agent 趨勢報告》中，為「Agent」下了一個相對務實、也更貼近商業應用的定義：「Agent 是一種結合先進 AI 模型智慧與工具存取權限的系統，能夠在使用者的控制之下，代表人類主動採取行動。」
這篇文章深入剖析 Sam Altman 在訪談中的核心 AI 戰略與產品洞察，重點闡述了從「被動對話框」演進至「主動代理人」的範式轉移、算力作為商業天花板的重要性、「個性化記憶」取代「模型 IQ」成為產品護城河，並為產品團隊提供了鎖定垂直領域、重構流程、實驗主動回報與個性化記憶的實務建議。
《工業機理 AI 五環》系列首篇〈取數〉，深入剖析智慧工廠的基石：數據採集。有別於傳統IT觀點，本文從廠長視角出發，強調結合工業機理（製程知識），利用「數位五官」讓新舊設備開口說話。透過「以終為始」的策略規劃，避開數據孤島與品質誤區，採集真正高價值的數據，為後續的 AI 洞察與診斷奠定堅實的基礎。
生產力爆發帶來的過剩，會讓過去的「還可以啦」成為最低標準。市場需求對於出類拔萃、獨一無二的需求還是存在，但是對於那些價格高度敏感，或是只需要穩定、便宜、還可以啦的需求端來說，AI 正在迅速取代這部分的供給，中間長尾的服務提供者被 AI 替換。
一、趨勢觀察：當 AI 開始幫我們寫 Code
身為一名在軟硬整合領域長期打滾的軟硬體整合架構師，最近我密切觀察團隊與業界的一個變化：AI Coding Agent（如 Cursor, Windsurf）的興起。
這確實是一個技術紅利期。年輕工程師發現，只要把需求寫成詳細的規格 (Spec)
如黃仁勳年初的演講所言，我們正身處於Generative AI（生成式AI）至Agentic AI（代理式AI）的階段轉換，這篇文章中，我們會解析AI Agent 與其背後的 Agentic AI（代理性AI） 概念，了解其如何運作、又在各行各業掀起怎樣的變革，以及我們該如何迎接這個全新的協作時代。
在 Google 的五天 AI Agent 課程中，我從完全不懂AI代理到實際做出一個小Agent。我相信，Agent 才是未來 AI 能真正投入工作流的核心。
本文整理我在短時間內學習的技巧──允許自己不懂、避開「看懂但不會做」的陷阱，以及如何在資訊爆炸時保持前進。希望能對你有幫助！
生成式 AI 的浪潮帶動了「Agent」的興起，那些能主動搜尋、分析、決策、甚至 A2A 的自動化代理，正在被視為下一個技術世代的關鍵基礎，然而微軟近期與亞利桑那州立大學共同發表的一項研究，卻讓這個願景面臨了一個意想不到的問題。
