當 AI 代理人開始操控工具：從單點防守到「防禦縱深」的安全性發想
探討 Agentic AI 帶來的安全挑戰，提出監控、即時阻攔與長線溯源結合的「全戰線」防禦機制。
GenAI實驗
GenAI 學習歷程
從口述到發布：我如何用 NotebookLM + Antigravity 打造極速內容生產線
很多精彩的想法都消失在會議室的空氣中？本文分享我的一套 GenAI 工作流：從手機錄音開始，透過 Google NotebookLM 生成摘要與圖表，再經由 Agentic AI (Antigravity) 改寫，最後自動部署到個人的 Hugo 網誌。這是一條讓「隨機討論」快速變成「結構化知識」的高速公路。
系統整合太難？試試看「AI 代理人網絡 (A2A)」的新解法
醫療資訊系統整合總是卡關？如果我們不強求系統對接，而是讓每個角色都有一個「AI 秘書」來幫忙傳話呢？這篇文章探討 Agent-to-Agent (A2A) 架構如何繞過技術債，用更彈性、更像人類協作的方式解決資訊孤島問題。
如何用 GenAI 複製專家思維？從「知識庫」到「行為模擬」的四個步驟
傳統的知識管理只能存下專家的產出，卻存不下專家的「思考方式」。本文介紹一種基於生成式 AI 的新方法論，透過「行為模擬」與「持續校正」，打造出真正像專家一樣思考與行動的 AI 代理人。
實驗紀錄：使用 Fabric 封裝 Gemini CLI 提升 AI Agent 協作效率
本實驗記錄了如何透過 Python Fabric 構建中間層來驅動 Google Gemini CLI，解決直接操作命令列時遇到的轉義字元問題、日誌雜訊干擾，並實現模型參數的靈活配置。