https://kaiadv.pages.dev/categories/ai-%E5%85%A8%E5%AE%B6%E6%A1%B6/Recent content in AI 全家桶 on 愷的大冒險 Kai's AdventureHugozh-twSat, 25 Apr 2026 00:00:00 +0800https://kaiadv.pages.dev/posts/20260425/Sat, 25 Apr 2026 00:00:00 +0800https://kaiadv.pages.dev/posts/20260425/<p>為什麼會想寫這篇文章呢？主要是因為我發現，現在還是有不少人在使用免費版的 AI 工具；同時，許多企業也正嘗試在雲端環境（例如透過 Microsoft Foundry）部署專屬的高階模型，卻往往卡在不知道如何設定，或部署完後不知道該如何串接到實際的工具中使用。</p> <p>因此，我決定把這篇心得分享出來，我會帶大家從雲端部署開始，一路到如何將模型成功串接到 Codex 上進行實戰；不管你是精打細算的「無課金御主」，還是正在為公司尋找解決方案的工程師，這篇文章都會是你的實作指南。</p> <p>在正式進入雲端部署之前，我們需要先準備好手邊的武器；首先，必須要先有個 Azure 帳號（如果還沒有可以去申請一個，微軟通常有提供免費額度可以試玩）；接下來，我們需要安裝對接的工具，可以選擇安裝有圖形介面的 <a href="https://developers.openai.com/codex/cli">Codex App</a>；如果習慣敲打鍵盤、熱愛終端機，也可以選擇安裝 <a href="https://developers.openai.com/codex/cli">Codex CLI</a>，兩者擇一即可。</p> <hr> <h1 id="建立-azure-訂閱">建立 Azure 訂閱</h1> <p>準備好 Azure 帳號後，我們登入 <a href="https://portal.azure.com/">Azure</a>；要部署任何雲端資源之前，我們都必須先建立一個「訂閱 (Subscription)」，這就像是你在雲端上的專屬帳單與資源管理帳戶。</p> <p>請跟著以下步驟做：</p> <ul> <li>在 Azure 首頁上方的搜尋列，輸入並點選 <strong>「訂閱 (Subscriptions)」</strong>。</li> <li>進入頁面後，點擊左上角的 <strong>「+ 新增 (Add)」</strong>。</li> <li>選擇適合你的方案： <ul> <li>如果是初次體驗的無課金玩家，建議選擇「免費試用 (Free Trial)」，微軟會提供一筆免費額度讓你無痛跟著這篇教學實作。</li> <li>如果是為公司部署，則可以選擇「隨用隨付 (Pay-As-You-Go)」或是套用你們公司既有的企業合約。</li> </ul> </li> </ul> <hr> <h1 id="透過-ai-foundry-建立你的第一個-agent">透過 AI Foundry 建立你的第一個 Agent</h1> <p>當我們進入 Microsoft AI Foundry 的首頁後，會發現介面非常現代化，與其在後台設定一堆看不懂的雲端資源，微軟現在提供了一個更直覺的起手式！</p> <p>請跟著以下步驟做：</p> <ul> <li>直接點擊畫面上非常醒目的「Create an agent (建立代理程式)」按鈕。</li> <li>這個按鈕就像是一個智慧嚮導，點擊後系統會開始引導你建立「專案（Project）」。</li> <li>在建立專案的設定畫面中，系統同樣會讓你選擇前面準備好的「訂閱方案」，這時候就可以直接點選新建一個資源群組（Resource Group），把底層的煩人設定一次搞定！</li> </ul> <hr> <h1 id="挑選大腦部署你的-gpt-41-模型">挑選大腦：部署你的 GPT-4.1 模型</h1> <p>當 Agent 建立完成後，畫面會自動彈出「Deploy a model」的邀請，這就是我們要幫 AI 安裝「大腦」的時刻。</p> <p>請跟著以下步驟做：</p> <ul> <li>進入模型目錄：點擊部署後會看到琳瑯滿目的模型清單；請直接搜尋並選擇你心儀的高階模型，本文會以「GPT-4.1」作為示範。</li> <li>自訂部署名稱：這裡建議取一個好記的名字，例如 <code>gpt-4.1</code>；請記住這個名字，因為待會我們在 Codex 串接時會用到它。</li> <li>調整性能指標 (TPM)：部署時會有一個「Tokens Per Minute (TPM)」的拉桿；如果你是個人測試或初學者，設定一個適中的數值即可，這樣既能保證反應速度，也能有效控管預算。</li> <li>點擊「Deploy」後，稍微等待幾分鐘，你的專屬雲端模型就正式上線了！</li> </ul> <hr> <h1 id="取得連接憑證找到正確的通訊位址">取得連接憑證：找到正確的「通訊位址」</h1> <p>模型部署好了，接著我們要去撈取連接用的憑證；這裡有個非常重要的細節，請大家一定要看清楚，因為這是最容易出錯的地方！</p>https://kaiadv.pages.dev/posts/20260419/Sun, 19 Apr 2026 00:00:00 +0800https://kaiadv.pages.dev/posts/20260419/<p>前陣子參加了一場收穫滿滿的 Cursor Meetup，現場聚集了許多對使用 AI 工具開發充滿熱情的夥伴，從實戰 App 開發到複雜的 Agent 架構設計都有精彩討論；我整理了三位參與者的核心分享，這不僅是技術交流，更是對未來工作流的重新想像。</p> <hr> <h1 id="創意與開發的平衡讓-ai-更懂你自己">創意與開發的平衡，讓 AI 更懂你自己</h1> <p>參與者 A 分享了如何利用 AI 打造行程規劃 App，他提出了一個非常有人性的切入點：連點子都能由 AI 幫你量身打造。</p> <ul> <li>用 Shared Memories 塑造人格：可以透過 ChatGPT 的「長期記憶（Shared Memories）」功能，持續餵養你的興趣、偏好與生活習慣；這樣一來當你缺乏靈感時，AI 能根據它對你的了解，主動提議對你真正有幫助的功能；這不再只是寫程式，而是 AI 在幫你優化生活。</li> <li>Vibe Coding 視覺先行：在開發初期，可以先請 AI 列出幾種建議的 UI 風格；因為在 Vibe Coding 的模式下，AI 產出的介面很容易趨同，先選定風格（Vibe）才能確保產品有獨特性。</li> <li>開發流程的取捨：對於追求速度的開發者，傳統的 SDD (設計文件) 或 TDD (測試驅動) 並非絕對必要；但在「放手讓 AI 自由生長」時，這些規範反而成了最好的約束工具，能確保 AI 清楚交代工作內容，不至於寫出沒人看得懂的黑盒子。</li> </ul> <hr> <h1 id="分工合作藝術用-subagent-突破-token-上限">分工合作藝術，用 Subagent 突破 Token 上限</h1> <p>參與者 B 展示了如何打造一個專業的「翻譯 Agent」，重點在於不要讓一個 AI 做所有的事；將任務拆解成多個 Subagent（子代理），就像精密的流水線這種「專業分工」能完美解決 AI 記憶力（Token 上限）不足的問題，讓翻譯長文不再斷頭斷尾。</p> <ul> <li>結構化：先把文件轉成標題分明的 Markdown（例如 <code># 第一章</code>）。</li> <li>分段搬運：按照標題順序，把內容一段段餵給翻譯模組。</li> <li>精準翻譯：在不變動格式的前提下完成翻譯。</li> <li>組裝與導出：最後再進行編排、彙整，並轉為 PDF。</li> <li>核心邏輯：每個子代理都只讀取專屬的指令檔（<code>SKILL.md</code>），透過一位「總指揮」調度，最後再加上人工 Review。</li> </ul> <hr> <h1 id="自我進化系統打造專屬ai-技能庫">自我進化系統，打造專屬AI 技能庫</h1> <p>參與者 C 則分享了讓 Agent 變聰明的流程（例如 Moltbot），這類 Agent 具備「學習」的能力：</p>