AI Agent 的核心不只是模型能力，而是能不能把任務、工具、記憶、規則與驗證組合成可重複的工作流。
這個 Hub 把站內和 Agent 思維最相關的文章串成一條路線。
這個主題適合誰
- 想理解 AI Agent 和一般聊天機器人差異的讀者
- 正在設計 Skill、Prompt、代理工作流的工程師
- 想把 AI 工具導入開發流程或團隊流程的人
- 對模型比較、提示詞結構與任務分解有興趣的人
推薦閱讀順序
- 什麼是 AI Agent SKILL
- SKILLS All-in-one：AI Agent 技能軍火庫
- 寫出好的 Prompt 核心在於：消除模糊性
- OpenAI GPT-5.5 官方提示詞指南解析
- 2026 企業級 AI 導入全書
核心文章
- 什麼是 AI Agent SKILL ：定義能力封裝包的概念。
- SKILLS All-in-one：AI Agent 技能軍火庫 ：觀察 Skill 如何產品化。
- 寫出好的 Prompt 核心在於：消除模糊性 ：建立提示詞品質基準。
- OpenAI GPT-5.5 官方提示詞指南解析 ：理解更結構化的指令格式。
- 2026 企業級 AI 導入全書 ：把 Agent 放進組織治理。
延伸文章
- AI 戰術大進擊（上）：為什麼適合 Deep Research
- AI 戰術大進擊（中）：ChatGPT vs. Gemini 報告差異
- AI 戰術大進擊（下）：推薦隊伍整理
- 當 AI 寫了 90% 的程式碼：基本功的重生
- Vibe Coding 2.0：從文件驅動進化到規格驅動
常見問題
AI Agent 一定需要很多工具串接嗎？
不一定。最小可行的 Agent 可以只是清楚任務、明確輸入輸出、固定驗證方式與可重複流程。工具越多，越需要治理。
Skill 和 Prompt 差在哪？
Prompt 偏向單次指令；Skill 更像可重複使用的能力包，通常包含觸發條件、流程、限制、範例與驗證方式。
為什麼 Agent 特別需要驗證？
因為 Agent 會連續決策。單一步驟看似合理，串起來可能偏離目標；驗證能把工作流拉回可控範圍。