Wesley Tsai - Ghost Blog (Page 2)

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從原型到產品：新創公司如何運用 Google Cloud 建構次世代 AI 代理人

AI 代理人（AI Agents）的發展，代表著軟體工程領域一次深刻的「範式轉移」。對於新創公司而言，這不僅是技術的革新，更是前所未有的商業契機——它賦予了自動化複雜工作流程、創造新穎用戶體驗，以及解決過往技術上難以企及的商業問題的能力。然而，將一個前景光明的代理人原型，推進至能夠穩定服務於真實世界的生產級產品，意味著必須克服一系列全新的挑戰。我們該如何管理其與生俱來的非確定性行為？又該如何驗證其錯綜複雜的推理路徑？最關鍵的是，第一步該從何處著手？本文揭示了一套以營運為導向的系統性藍圖，深入剖析從代理人的核心概念到開發工具，再到生產環境中的營運紀律。我們將引導致力於擁抱代理人系統潛力的新創公司與開發者，清晰地駕馭此一新局勢，將創新構想轉化為可靠、可規模化且具備長遠競爭力的產品。 1. 新疆界：理解 AI 代理人生態系統的核心在代理人 AI 的浪潮中，缺乏穩固的基礎知識無異於在沙上建塔。任何成功的實踐都源於對底層邏輯的深刻理解。本節將深入探討構成 AI 代理人的核心概念、運作機制，以及 Google Cloud 生態系統中可用的關鍵工具與服務。這不僅是理論的鋪陳，更是為後續

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Google Cloud ADK深度解析：從原型到量產，企業級AI代理系統的終極指南

1. 典範轉移：AI代理（Agent）引領軟體工程新浪潮當前，人工智慧代理（AI Agent）無疑是科技界最熱門的話題。從自動化複雜任務到創造全新的使用者體驗，其潛力幾乎無可限量。然而，在這股熱潮之下，一個更深層次的核心挑戰正浮出水面：如何將充滿潛力的概念原型，轉化為能夠在真實商業環境中大規模部署、穩定可靠的企業級系統？ Google Cloud執行長Thomas Kurian將此趨勢精準地概括為一個新的戰略前沿：「代理工作流程（agentive workflow）是下一個前沿。」這不僅是技術術語的更新，更是對軟體開發核心邏輯的重新定義。我們正從單純地向AI「提問並獲得答案」的模式，進化到賦予AI一個複雜的目標——例如「規劃產品發布」或「解決供應鏈中斷」——並由它自主規劃、協調並執行一系列多步驟任務來達成。面對此一變革，Google Cloud提出的並非僅僅是另一套開發工具，而是一個全面、系統化且由營運驅動的發展藍圖。其核心——Agent Development Kit（ADK）及其周邊生態系，旨在為開發者提供一條清晰的路徑，引導他們跨越從原型到量產的鴻溝。

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AI 投資回報率解密：報告揭示「AI 代理人」如何引領下一波商業價值革命

1. 代理人時代的來臨：從輔助工具到自主夥伴 AI 技術的演進已達到一個關鍵轉捩點。它不再僅僅是分析數據或生成內容的輔助工具，而是進化為能夠理解目標、規劃步驟並在人類指導下獨立執行複雜任務的「代理人」。這項轉變並非遙遠的未來，而是一場正在發生的根本性營運革命，它預示著人機協作將進入一個更深層次的共生關係。代理人轉變：從自動化邁向自主化根據 Google Cloud 的報告，AI 代理人被精準定義為「具備特定角色、情境和目標的專業化大型語言模型，能夠獨立規劃、推理並執行任務，同時可存取資料、調用 API，並在需要時與其他 AI 代理人互動」。這意味著它們不僅能「思考」，更能自主「行動」。此一趨勢已迅速成為主流。數據明確指出，在使用生成式 AI 的企業中： • 高達 52% 的企業已經在實際營運中部署了 AI 代理人。 • 更有 39% 的企業已部署超過 10 個 AI

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Google Cloud 2025 AI 趨勢解讀：顧客體驗的「無感革命」

一、AI 驅動的「無感體驗」新典範生成式 AI 的初期炒作週期或已趨於成熟，但其對商業世界的結構性衝擊才正要開始。對企業決策者而言，2025 年的焦點將從技術新奇性轉向營運必要性，而這一切變革的核心，正是顧客體驗（Customer Experience, CX）的重塑。為了描繪這股浪潮，Google Cloud 分析了五大 AI 趨勢，本文將深入解析其中最關鍵的一項，並揭示其對各產業的戰略意涵。 AI 驅動的顧客體驗，其終極願景是創造一種「無感體驗」：一種無縫、個人化且極致高效的互動，讓顧客的問題在幾乎不知不覺中就被預測、被理解、被解決。此一願景的實現，奠基於顧客互動應用程式與企業搜尋技術的深度融合，打造出如此流暢的體驗，以至於顧客幾乎察覺不到技術的存在。然而，我們必須清醒地認識到，當前市場主流的即時對話洞察與語音支援功能，僅僅是邁向此終極目標的「踏腳石」，而非終點。這個關於「無感體驗」的願景並非理論空談，其基礎已在各大主流產業中鋪展開來。Google

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Google 揭示新藍圖—從協作工具到「智能代理」，重塑產業成長方程式

在 Google 近期舉辦的「CTS | Gemini at Work Edition 2025」大會上，一系列產品發布的背後，揭示了一個更宏大的產業轉向。這不僅僅是關於更快的模型或更聰明的工具，而是一個根本性的典範轉移：我們正從單純「使用」AI，邁向一個 AI 作為自主協作「智能代理 (Agent)」的未來。正如 Google Cloud 的 Darren 所言，我們正處於 AI 革命「大爆炸的第一分鐘」，這場大會描繪的藍圖，預示著一個涵蓋新創生態、內容創作乃至未來數位經濟的全新時代即將來臨。 -------------------------------------------------------------------------------- 1. 智能代理時代的黎明：AI 工作模式的典範轉移本次大會的核心論述，無疑是「智能代理轉移 (agentic shift)」。這不僅是一次技術演進，更是人機協作模式的根本變革。Google 的策略十分清晰：

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Google 重磅推出 ADK：開源框架如何化解多智能體 AI 的開發困境

1. 導言：應對 AI 開發的新挑戰人工智慧 (AI) 領域正迎來下一個典範轉移：從專注於單一模型，迅速演進至能夠自主運作、協同合作的智能多智能體系統 (multi-agent systems)。然而，這場轉變也為開發者帶來了前所未有的挑戰。為此，在 Google Cloud NEXT 2025 大會上，Google 於 2025 年 4 月 9 日正式發布了一款名為 Agent Development Kit (ADK) 的全新開源框架。 ADK 並非又一個實驗性專案。根據 Google 官方揭露，它正是驅動 Google 內部產品如 Agentspace 和 Google Customer Engagement Suite (CES)

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AI 代理人時代來臨：這不只是聊天機器人，而是你的新數位員工

1. 序言：超越自動化，迎接「代理人轉移」的商業新紀元當前，企業界對人工智慧（AI）的討論，大多仍停留在聊天機器人或傳統自動化流程的層次。然而，一場更深刻、更具顛覆性的革命已悄然來臨，其核心是 AI 代理人（AI Agents）的崛起。這不僅僅是技術的漸進式改良，而是一次根本性的「代理人轉移」（Agentic Shift），正在重新定義工作的本質。 Google Cloud 全球生成式 AI GTM 副總裁 Oliver Parker 指出：「AI 代理人是超越傳統自動化或聊天機器人的一次重大飛躍。」它們不再是被動的工具，而是能夠主動執行複雜工作流程的智慧實體——從將繁雜的財務數據轉化為易於吸收的 Podcast，到自主生成、測試並迭代創新想法。這股趨勢的重要性不容小覷，權威研究機構 Gartner 預測，到 2028 年，

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人工智慧大騙局：一位資深科學家的當頭棒喝

1. 引言：喧囂的炒作與清醒的警鐘在當今這個被人工智慧（AI）話題徹底佔據的時代，一位科學界的重量級人物正對這場狂歡發起猛烈的抨擊。他不是別人，正是 Ramón López de Mántaras——西班牙乃至全歐洲在 AI 領域的頂尖權威之一。擁有數十年深厚研究背景的他，正以一位內部人士的視角，向我們揭示一個令人不安的真相。 Mántaras 直言不諱地指出，這股席捲全球的風潮，本質上是一場被極度誇大的「大規模行銷活動」（campaña de marketing a gran escala），而大眾正在被「蒙蔽」（tomando el pelo）。他一針見血地提醒我們，無論其表現多麼驚人，AI 的核心依然不變：「這不過是軟體」（es software）。這句話不僅徹底否定了 AI 擁有任何形式的意識，更為全文設定了核心衝突——即市場的過度吹捧與冰冷科學現實之間的巨大鴻溝。要理解這場騙局的根源，我們必須首先回到一切的起點，從一個致命的語義陷阱開始。

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AI教父的深思：從被嘲笑的夢想到超越人類的未來

在人工智慧 (AI) 成為全球熱議話題的數十年前，一位年輕的德國科學家 Jürgen Schmidhuber 就已懷抱著一個驚世駭俗的夢想：創造一個「比自己更聰明」的人工科學家。在70年代末、80年代初，當他向母親和同學分享這個想法時，得到的回應幾乎都是一致的——「你瘋了」。這個在當時被視為天方夜譚的目標，如今卻已成為現實的序曲。本文將深入剖析 Schmidhuber 的深邃洞見，從他早期被學界忽視的開創性理論，到今日這些理論如何驅動我們手機中的語音辨識與翻譯功能，並最終展望他對人類與AI未來——一個跨越地球、延伸至星辰大海的宏大預言。 1. 革命的引擎：被低估的指數定律當今AI技術的爆發式成長，看似一夕之間的奇蹟，其背後卻遵循著一條被 Schmidhuber 早在數十年前就洞悉的鐵律。為何他在1990年代提出的演算法，在當時幾乎無人問津，如今卻能驅動像 ChatGPT 這樣顛覆性的產品？答案並不在於演算法本身翻天覆地的變化，而在於一個更根本的驅動力。 Schmidhuber 的核心論點是：計算成本的指數級下降。他精闢地指出：「每五年，計算成本就會下降十倍。」這意味著在過去的三

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解構生成式AI：從理論到部署，全面賦能新世代開發者

第一節：剖析AI革命 — 從理論到Transformer架構的演進在投入建構複雜的AI應用之前，深入理解其背後的理論基礎至關重要。唯有掌握了核心原理，開發者才能跳脫單純的API調用，打造出真正穩健且具備創新性的解決方案。這門課程的起點，正是對生成式AI的本質進行系統性剖析。生成式AI被定義為深度學習（Deep Learning）的一個子集，其核心能力在於創造全新的、非結構化數據，例如文字與圖像。這與傳統的判別式模型（Discriminative Models）形成鮮明對比；後者專注於分類或預測（例如，判斷一首歌曲屬於搖滾還是古典樂），而生成式AI則專注於「生成」。課程追溯了處理序列數據模型的技術演進，清晰地勾勒出一條從基礎到突破的發展路徑： 1. 循環神經網路 (RNNs): 作為處理序列數據的早期模型，RNN因其在長序列中反覆傳遞資訊的機制，容易引發梯度消失或爆炸問題，導致難以學習長期依賴關係。 2. 長短期記憶網路 (LSTMs) 與門控循環單元 (GRUs): 為了解決RNN的缺陷，LSTMs和GRUs應運而生，它們透過更複雜的內部「門」結構，顯著提升了模型處理長

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AI霸權的全球競賽：中美歐的三方角力與人類的未來

人工智慧（AI）已不再是科幻小說的場景，而是定義二十一世紀經濟增長、政治影響力乃至軍事力量的核心場域。一場無聲卻激烈的全球競賽已然展開，其結果將深遠地重塑人類社會的未來。這場競賽的核心舞台上，三大主角正上演著一場複雜的角力：一方是憑藉雄厚資本與創新文化，由科技巨頭領軍的美國；另一方是傾全國之力、將AI視為國家復興基石的中國；而在兩者之間，是力求擺脫依賴、在科技與價值觀之間尋找自主道路的歐洲。本文將深入剖析這場競賽的地緣政治格局、關鍵企業的興衰挑戰，以及AI技術在監管、倫理與生存風險等層面引發的深刻辯論，最終探討這股顛覆性力量將如何重新定義「生而為人」的意義。 1. 新冷戰的賽場：中美歐的AI戰略佈局人工智慧的競賽，已被視為一場決定未來世界秩序的地緣政治新戰場。各國政府紛紛將AI提升至國家戰略的最高層級，因為這不僅是一場技術實力的比拼，更是一場關於價值觀、治理模式與未來話語權的根本衝突。在這場競賽中，美國、中國和歐洲各自擘劃了截然不同的戰略藍圖。美國策略：科技巨頭引領的市場力量美國的AI策略主要由市場力量驅動，其核心是資金雄厚的科技巨頭。以 OpenAI 與 Microso

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黃仁勳解析AI地緣政治、工廠新藍圖與NVIDIA的全球野心

NVIDIA 執行長黃仁勳（Jensen Huang）無疑是當代全球科技產業的中心人物。曾幾何時，他還在努力向世界解釋 GPU 運算的潛力；如今，世界市場的脈動幾乎懸於他每一次的財報發布。在最近一次於 Computex 2025 會後的深度訪談中，黃仁勳不再僅僅是一位技術傳道者，更是一位身處地緣政治風暴中心、為公司擘劃下一個十年藍圖的戰略家。本次訪談揭示了他思維中的兩大核心主軸。首先，他對美國現行的晶片管制政策，特別是針對中國的禁令，提出了極為尖銳且直言不諱的批判，並闡述了他對全球 AI 競爭格局的務實觀點。其次，他詳細描繪了 NVIDIA 未來的宏大願景——「AI 工廠」（AI Factory），並揭示了其服務全球市場、兼顧雲端巨頭與廣大企業客戶的靈活雙軌策略。本文將深入剖析黃仁勳的戰略思維，探討他如何在全球政治的棋局中，為 NVIDIA 找到通往未來的航道。 -------------------------------------------------------------------------------- 一、地緣政治的棋局：黃仁勳對美國晶片管制的強烈批判