提示工程
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探討如何精確地設計與優化提示詞（prompt），以引導生成式 AI 模型產生符合預期的高品質輸出。提示詞設計（Prompt Engineering）是與大型語言模型（LLM）互動的關鍵技術，透過精心構建的提示詞，使用者能夠有效地引導 AI 模型執行特定任務，如文本生成、資料分析等。
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。
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。
智慧方案股份有限公司（Intellicon Solutions LLC）宣布於 2025 年 4 月 16 日正式加入 NVIDIA Inception 計畫，此計畫旨在扶植運用技術突破、重新定義產業的新創公司。
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談到提示工程的框架，這篇寫得很好，也成為我們常用來提供給客戶的教學指引。
參考文章：產品經理必須懂得AI：prompts提示工程之五大經典框架
不同類型的 AI Agent 在開發時適用不同的 提示工程框架，這取決於 Agent 的用途、交互方式、技術需求 以及 使用者期望。以下是幾種類型的
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參考文章：產品經理必須懂得AI：prompts提示工程之五大經典框架
不同類型的 AI Agent 在開發時適用不同的 提示工程框架，這取決於 Agent 的用途、交互方式、技術需求 以及 使用者期望。以下是幾種類型的
OpenAI 近期發佈了一份文件談推理模型的最佳實踐方法，從這篇文章可以整理出「如何選擇適合 AI 代理 (AI Agents) 的模型？」
https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning-best-practices
OpenAI 近期發佈了一份文件談推理模型的最佳實踐方法，從這篇文章可以整理出「如何選擇適合 AI 代理 (AI Agents) 的模型？」
https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning-best-practices
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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。
智慧方案股份有限公司（Intellicon Solutions LLC）宣布於 2025 年 4 月 16 日正式加入 NVIDIA Inception 計畫，此計畫旨在扶植運用技術突破、重新定義產業的新創公司。
智慧方案股份有限公司（Intellicon Solutions LLC）宣布於 2025 年 4 月 16 日正式加入 NVIDIA Inception 計畫，此計畫旨在扶植運用技術突破、重新定義產業的新創公司。
談到提示工程的框架，這篇寫得很好，也成為我們常用來提供給客戶的教學指引。
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不同類型的 AI Agent 在開發時適用不同的 提示工程框架，這取決於 Agent 的用途、交互方式、技術需求 以及 使用者期望。以下是幾種類型的
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不同類型的 AI Agent 在開發時適用不同的 提示工程框架，這取決於 Agent 的用途、交互方式、技術需求 以及 使用者期望。以下是幾種類型的
OpenAI 近期發佈了一份文件談推理模型的最佳實踐方法，從這篇文章可以整理出「如何選擇適合 AI 代理 (AI Agents) 的模型？」
https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning-best-practices
OpenAI 近期發佈了一份文件談推理模型的最佳實踐方法，從這篇文章可以整理出「如何選擇適合 AI 代理 (AI Agents) 的模型？」
https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning-best-practices