Uedu 的 AI 不只回答問題。它會記得你的學習歷程、對齊你親自確認過的學習目標、按照需求載入你安裝的技能，並使用平台工具查證資料後才回答。這一頁說明這些能力如何運作、我們如何負責任地設計它們，以及接下來的路線。
你是誰：科系、興趣、偏好的說明方式。AI 從對話中記下，你可以隨時查看、修改、刪除每一條。
學習中發生了什麼：卡關、突破、任務進度。下次對話時，AI 會延續你的進度、留意你曾卡住的主題。
你要去哪裡：AI 可以替你擬一份學期計畫，但只有你按下「確認啟用」它才會生效，之後 AI 會協助追蹤進度。
所有記憶都在「AI 記憶管理」頁一目瞭然，可逐條刪除或整層關閉；學習狀態相關的個人化功能也能在「AI 個人化隱私設定」一處控制。
技能是一份「操作指引」：告訴 AI 遇到某類請求時該怎麼做（例如照固定格式產生簡報大綱）。AI 平時只看到技能的名稱與描述，判斷與你的請求相符時才載入完整指引——這讓能力可以持續擴充而不干擾日常對話。
技能依「誰建立、在哪裡生效」分為四層信任架構：
技能、頻道模板、題庫、問卷、AI 任務——這些教學設計都能發佈成 Pack，附上 Teaching Card（學科、學齡、Bloom 層次、難度）。每次發佈產生固定版本快照，社群可以瀏覽、安裝、標星、fork 改作，並保留完整的來源脈絡。
AI 回答課程、環境、財經、論文、課綱等問題時，會呼叫平台工具取得真實資料再回覆，而不是憑印象作答：課程進度與 Bloom 趨勢、校園即時環境資料、台美股市、研究論文檢索、108 課綱、程式沙箱執行與數學繪圖等。
Deep Research（深度研究）已對外開放：對複雜問題進行多步驟資料查找、跨來源驗證，最後整合成帶引用的完整答案。
已上線 三層記憶（語意／學習歷程／目標）・技能四層架構・GitHub 匯入・UeduHub（五種教學設計資產）・Deep Research・工具生態
規劃中 生理狀態感知的適時關懷（結合穿戴裝置資料，於合適時機給予學習支持；將在完成研究倫理審查程序後推進）・高風險情境的自我檢查機制（AI 先檢查自己的答案再送出）
長期研究方向 多主體協作：學生、課程、教師各自的 AI 相互協調並向各自的主人回報——這是我們正在探索的研究願景，會在驗證成熟後逐步落地。