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AI 代理與工作流AI Agents & Workflows

收錄 258 篇文章

這個主題收集全站談 AI 代理的文章：從單一 agent 的 prompt 寫法，到多步驟工作流、工具呼叫與 MCP 串接，再到把代理放進生產環境的工程決策。

反覆出現的主題很一致：可靠的代理靠的不是更強的模型，而是環境與流程——授權邊界、沙盒、評測與人工審批。這裡的文章多半至少碰到其中一個環節。

必讀精選優先收錄有實際部署經驗的文章；完整時間線收錄此主題全部文章。

必讀精選

  1. 01GPT-5.6 Prompt 寫法：少寫一點，結果反而更好

    把 OpenAI 官方 GPT-5.6 Sol prompting guidance 整理成繁中實戰指南：意圖理解與精簡機制、三層授權邊界、工具路由與停止條件、PTC 判準，以及 migration 順序與模型家族速覽。

  2. 02Shippy 的生產經驗：可靠 Agent 靠的不是只換一個更強模型

    Ai2 海事 agent Shippy 用四層工程面對高風險決策：soul/skills/config 三層分離、確定性 CLI 包住複雜 API、每 session 獨立沙盒，以及以 live data 評測整個 agent 的 release gate。

  3. 03AI SDK 7 不只包裝模型 API：Agent 開始需要真正的生產控制

    AI SDK 7 以統一推理控制、typed Tool Context、三型審批、耐久工作流、Sandbox 抽象與全域 Telemetry，把 TypeScript agent 開發推向生產級。本文從 Adapter 到 Runtime 的架構視角，整理五大面向的設計動機、實驗性邊界與採用順序。

  4. 04Vercel Agent 進入 Production：先調查、再提案，批准後才動手

    從 500 錯誤在三分鐘內完成回滾的官方案例出發，拆解 Vercel Agent 的五種實際用法、plan-to-permission 安全模型、Firecracker sandbox 驗證機制，以及 builder 可直接搬走的 production agent 安全設計清單。

  5. 05Firecrawl 101：Agent 要讀懂即時網頁，其實需要六種不同能力

    以 web context 缺口為主軸，拆解 Firecrawl 六個端點的設計動機與適用場景，附上 research agent 與 enrichment pipeline 兩個可直接套用的 production 模式，以及何時該停在最小組合。

  6. 06WebMCP 遇上 Headless Agent：Firecrawl 如何補上瀏覽器這一環

    WebMCP 提案讓網站直接向 Agent 註冊 developer-defined tools，但 Chrome 官方文件明言目前不支援 headless 呼叫。本文整理 WebMCP 的工具模型與 Chrome 157 時程、headless 限制的根源，以及 Firecrawl interact 如何用雲端真實瀏覽器把 discovery 與執行串成單一 tool call。

主題時間線

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