今天早上的開發重點，主要集中在將澄雲的 ATP（樂活善終自決計畫） 專家知識庫、紅軍防衛處方與實體合約，淬煉成為一個真正能落地運行的 Agentic AI 引擎 (atp-agent)。

這篇文章不談細瑣的 Debug 過程，而是著重分享我在建置這個 Agent 時的核心架構設計觀念、專家知識庫灌庫過程，以及『書-DB-實踐』三維物理驗證的實戰歷程。

🎯 1. 為什麼要做 ATP Agent？從「聽懂大白話」到「實體合約代勞」#

許多長者或家屬在面對「失智前兆、資產防挪用、意定監護或自書遺囑」時，最大的痛點不是找不到法條，而是：

  1. 法條太硬：看不懂《民法》第 1190 條或《意定監護專章》的大白話含義。
  2. 不知漏洞在哪：不知道自己現有的規劃是否存在「活性法律威脅」（例如親戚日後告官打官司宣告公證無效）。
  3. 填表門檻太高：面對 A-1 至 A-20 各種繁複的法律契約，不知從何下筆。

因此，我對 atp-agent 的核心定位非常明確：它不是一個只會聊天抽查 FAQs 的客服機器人，而是一個具備「聽診、防禦與代勞」三位一體能力的權威 AI 代理人。

📚 2. 專家知識庫灌庫實務：從 Markdown/YAML 到 SQLite 三層架構#

為了讓 Agent 說出的每一句話都有憑據，今早我們首先執行了知識庫全量灌庫工程，建構了包含 3,577 筆段落與 20 條處方的 SQLite 核心 (atp.db)：

📥 步驟 A：權威出版物與講義轉譯落庫 (Layer 1 Document DB)#

  • 資料來源：包含《2025 全面超前部署手冊》、《認知症者之權利保障論─認知症之法律處方箋》、《ATP Workbook 練習冊》及推廣師研習講義等 93 份核心文獻。
  • 物理灌庫：解析 Markdown 內文並段落化，物理寫入 atp.db 的 documents 資料表，作為 RAG 檢索的權威 Grounding 來源。

⚖️ 步驟 B：全量 20 條專家剛性規則編譯 (Layer 3 Expert Rules)#

  • 將法律專家累積多年的「3能3管」處方，編譯為結構化 YAML 規則檔 (expert_knowledge_rules.yaml)。
  • 涵蓋 ACP（預立醫療）、AFP（安養信託）、Guardian（意定監護）與 Will（遺囑身後）四大維度，並物理寫入 atp.db 的 expert_rules 資料表。

🧪 3. 端到端物理自證：從 70 歲獨居案主到推廣師帶遊#

為了驗證 atp-agent 真的能用，今早我們設計並執行了兩套端到端物理自證流程：

👤 驗證 1：70 歲獨居千萬資產案主「雙視角」物理自證#

  • 案主背景：70 歲、手邊有兩千萬退休金、常忘東忘西（失智前兆）、獨居。
  • 驗證過程：
    1. 聽診 (RAG 查庫)：輸入案主大白話疑問，Agent 即時發動 SQL 關鍵字切詞檢索，回傳 3 筆《全面超前部署手冊》條文。
    2. 紅軍防衛掃描：自動觸發 rule_guardian_01 意思能力鑑定防線警示，提醒案主防範親屬日後告官主張公證當天神智不清。
    3. 實體代勞：自動讀取 Profile 數據，一鍵在《A-15 意定監護契約》中注入「MMSE/CDR 精神診斷特約」，產出實體合約草案 Markdown 檔案。

🎴 驗證 2：推廣師 Q卡帶遊與現場抓錯自證#

  • 現場抓錯：模擬推廣師現場幫案主檢視遺囑，案主拿出「電腦打字列印並親筆簽名」的遺囑。Agent 立即觸發 rule_will_02 剛性警示，指出民法第 1190 條規定自書遺囑必須『自始至終全文親筆手寫』，打字遺囑全單無效！
  • 合約填槽代勞：推廣師只需引導案主口述意願，Agent 即可為 15 大經典情境（A-5 至 A-19）自動完成槽位替換，省去 90% 紙本撰寫時間。

🧠 4. 真 · LLM 多輪對話與 Session 記憶持久化#

在終端互動與記憶維度上，我們讓 Agent 具備了「跨 Session 的連貫記憶」：

  1. 多輪對話記憶：採用 Gemini 3.6 Flash 的 conversation_history 陣列，讓案主在追問「信託監察人怎麼選」、「律師費用多少」時，LLM 能夠完美記住前一輪談到的背景。
  2. Session 記憶持久化：當案主對話結束 (exit) 時，Agent 會發動 extract_and_update_profile 將數輪對話的精華厚化寫回 user_70_solo_profile.yaml，並產出 last_session_summary.md Markdown 對話歷程摘要，確保案主下次再來時，記憶依然延續！

🌿 5. 結語：讓 AI 成為長者尊嚴與自決的盾牌#

今天早上最讓我振奮的，是看到從 SQLite 灌庫、紅軍處方掃描到多輪對話記憶的整套系統，能夠真正將法律專家幾十年累積的「3能3管」智慧，轉化為 3 秒內就能產出的溫暖建議與實體合約草案。

技術的終極價值，始終在於服務人的尊嚴。讓 AI 成為長者樂活善終、超前部署的最堅固防線，這就是 atp-agent 最核心的設計初衷。

AI 協作聲明： 本文由筆者提供今早開發 atp-agent 的資料灌庫、物理驗證歷程與架構思考，由 AI 助手 Antigravity 彙整結構與修辭。結合了哈爸筆記的技術探勘風格與系統工程視角，展現人機協作下的 AI Agent 落地成果。