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生成式 AI 工作坊:會自己工作的 AI

AI That Works on Its Own: From ChatGPT to AI Agent

會自己工作的 AI:從 ChatGPT 到 AI Agent

1 場(2 小時) 2026 年 5 月 18 日(一) 國立中央大學 教研大樓 3F 未來教室 Chia-Kai Chang
Session 6 收尾 教材已準備

Closing & Reality Check

收尾與 Reality Check:你做的 agent 在光譜上的位置

20:55–21:00(5 分鐘)

單元概述

誠實的 5 分鐘 reality check:今天大家做的——特別是有打開 Deep Research 的——在 A、B 框定下都是 agent,在 C 框定下已經做到 multi-step 規劃 + 反思 + 整合,已摸到 C 邊緣,只差 cross-session memory 與 autonomous initiation 兩塊,這是 Uedu Mind / PALM 等研究前沿正在推進的方向。

教學主題

1
三層光譜回顧
Recap: The Three-Tier Spectrum
重播開場那張 A → B → C 光譜圖,指出你今晚做的 agent 在自駕車比喻下大概到 SAE Level 3~4。
2
還缺什麼才是完整 C 框定
What's Missing for Full C Framing
缺 cross-session memory(跨日記憶)與 autonomous initiation(自主啟動);這是 Uedu Mind / PALM 研究前沿正在前進的方向。
3
三層都對,看你站哪講話
All Three Are Valid, Depends on Your Audience
做產品、寫部落格用 A 或 B;做研究、寫論文用 C。三層都對,沒有誰才是「真正的 agent」。

5 分鐘 Reality Check

誠實一點告訴你:今天大家做的,業界口語叫 agent,但學術上的精準說法是 tool-augmented LLM(會用工具的語言模型)。兩種說法都對,但場合不同:

業界 / 產品介紹

講「AI Agent」沒問題,這是大家聽得懂的口語。今天你做的東西,業界叫 agent。

學術 / 論文 / 審稿

要說「tool-augmented LLM」才精準。學術社群會很介意「agent」這個詞被過度使用。

真正的 Agent 還缺什麼?

今天我們做的 agent 已經很厲害(會用 23 個工具),但離「真正的 agent」還有距離。研究前沿正在努力的方向有:

  • 多步規劃:不只一回合 tool call,能自己拆解大任務、跨多輪行動
  • 跨日記憶:今天記得你昨天問了什麼、上週遇到什麼困難
  • 自主啟動:不用你來敲它,它會主動關心你(如:HRV 偏高時主動建議休息)
  • 生理感知:透過穿戴裝置整合 HRV / 睡眠資料,動態調整教學策略

這些方向是 Uedu Mind 與 PALM(Physiological-Aware Language Model)正在探索的研究前沿。如果你對這方面有興趣,歡迎來中央大學通識教育中心找講者聊聊。

回家可以做的事

  • 把今天的頻道留著繼續用,它就是你的個人 AI 助手
  • 試著加開「模擬辯論模式(mode_4)」,預設一些議題練習思辨
  • 把 class_code 分享給朋友,看他們會用出什麼有趣的玩法
  • 持續迭代 system prompt——這是「prompt engineering」最快速的練習法

教材資源

本單元的教材資源已準備完成。

下載講義 (PDF)
工作坊資訊
預期參與人數
30 人
適合對象
全臺大學生、碩士生
先備條件
無需程式背景,歡迎任何科系大學生、碩士生參加
請自備筆記型電腦(建議使用 Edge 或 Chrome 瀏覽器)
參加前請先至 uedu.tw/signup 完成帳號註冊
邀請我們辦工作坊

歡迎邀請 Uedu 團隊到您的研討會或學校,分享生理感知學習分析的實作經驗。

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