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GA: UA-34467841-15
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# AI 產品進行式：Prompt ➟ RAG ➟ Multi-Agent - 張維元（維元）

###### tags: `HelloWorld2025` `HWDC2025` `2025` `DE 會議室` `AI 與系統架構設計`

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在生成式 AI 熱潮下，如何打造真正能落地的 AI 產品？本分享將從開發者視角出發，回顧近年 LLM 應用的實戰歷程：從串接 OpenAI API 建構對話系統、導入 RAG 技術解決幻覺問題，到實作 Multi-Agent 架構與 Realtime Agent 助理。透過真實案例與技術拆解，探討生成式 AI 的產品化挑戰與應對策略。

聽眾收穫：

🎯 對技術人來說：

清楚 LLM 應用的三種典型架構（API / RAG / Agent）有實戰經驗可以參照開發自己的 AI 應用理解「做得出來」跟「用得下去」的差距在哪

🎯 對產品/PM 來說：

不同技術階段適合的場景與限制哪些工具可以讓 AI 更像助理而非玩具如何設計一個有價值的 AI 使用情境
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## 會議資訊

**時間：** 16:05 ~ 16:35
**地點：** DE 會議室
**日期：** 2025年10月14日
**語言：** 中文
**難度：** 中階

**相關連結：**
- [Hello World Dev Conference 2025 官方網站](https://hwdc.ithome.com.tw/2025) [target=_blank]
- [Hello World 2025 議程表](https://hwdc.ithome.com.tw/2025/agenda) [target=_blank]

## 筆記區

LLM本質是NLU(自然語言理解)
理解知道多句話的語意，辨識不同表達方式的相似性

問好問題，引導ＬＬＭ回答正確的答案

RAG讓語言模型去查資料庫

Finetune 適合用在本身沒有的知識

* 開源輕量的模型正在崛起
* 本地端部署LLMs
* "Reasoning" LLM
* AI模型的 "Thinking" != "Reasoning"
* CoT 技巧
* 讓AI自己決定要不要繼續下一步

multi agent 出現原因: TOOL太多 太像
工具的限制，讓Agent自己寫出需要的工具然後執行

## 討論區

> 歡迎在此進行討論與 Q&A

finetune浪費錢

## 相關資源
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- 投影片連結：(待講者提供)
- 相關文件：(待更新)