AI Agent 是什麼?讓 AI 幫你操作電腦、自動完成工作的原理、現況與風險
AI Agent(AI 代理)到底是什麼?這篇用白話幫你搞懂:它是會自己規劃步驟、呼叫工具、操作電腦、看結果再修正的 AI,和只回一次話的聊天機器人差在會「行動」。文章拆解 agentic 運作原理,整理 OpenAI、Google、Anthropic 三家 2026 年最新現況,並提醒你提示詞注入等必知風險與自保原則。
AI 教學
AI 生成內容浮水印怎麼驗證?C2PA 內容憑證與 SynthID 一次搞懂
AI 生成內容浮水印到底怎麼驗?本文用 Google 官方文件、C2PA 官網與 ISO 標準頁面,拆解 SynthID 隱形浮水印與 C2PA 內容憑證的根本差別、三種一般人現在就能用的驗證方式,以及三個最容易誤會的限制——包含「沒驗到浮水印不等於不是 AI」,以及網路上流傳的「C2PA 已是 ISO 標準」為何與 ISO 官網現況不符。
A2A 協議是什麼?AI Agent 之間怎麼互相溝通與分工
A2A 協議是什麼?這個由 Google 發起、現由 Linux Foundation 託管的開放標準,專門解決「不同廠商的 AI Agent 怎麼互相溝通」。本文從 Agent Card、任務生命週期講到 v1.0 的破壞性變更,順便釐清最常見的誤會:A2A 跟 MCP 不是競爭關係,而是同一疊架構的兩層。也告訴你生態裡至今沒被標準化的那塊拼圖是什麼。
提示詞注入攻擊是什麼?AI Agent 的頭號資安風險與防禦入門
提示詞注入攻擊連兩屆穩坐 OWASP LLM 風險第一名,卻很少有中文文章講清楚它跟「越獄」的差別。本文用 OWASP、Google、Anthropic 三份官方文件,拆解直接注入與間接注入的原理、AI Agent 為什麼放大風險,以及 Google 2026 年掃描公開網頁看到的真實攻擊樣貌,最後給你五個現在就能做的自保動作。
MCP 是什麼?Model Context Protocol 讓 AI 接上你的工具與資料
Model Context Protocol(MCP)是 Anthropic 在 2024 年開源、如今由 Linux Foundation 治理的開放標準,官方比喻為「AI 應用的 USB-C 埠」。本文說明 MCP 的主機/用戶端/伺服器架構、Tools 與 Resources 等核心原語、與 Function Calling 和 Agent Skills 的層次差異,並整理 2026-07-28 無狀態新版規格重點與官方明列的資安風險。
Claude Skills 是什麼?Agent Skills 讓 AI 學會新技能的開放標準
Claude 最近能自動生成 PowerPoint、Excel 這些文件,背後靠的就是 Agent Skills 這套機制。這篇文章拆解 SKILL.md 資料夾格式怎麼運作、漸進式揭露三層架構省下多少 token,也整理 Claude Skills 從 Anthropic 自家功能開放成跨平台標準的過程,並釐清它跟提示詞、MCP 到底差在哪裡。
Function Calling 是什麼?AI 怎麼呼叫外部工具、保證回傳格式不出錯
AI 助理要怎麼查資料庫、訂機票、控制系統,而不是只會嘴巴回答?這篇拆解 Function Calling(工具呼叫)的完整運作機制與五步驟流程,比較 OpenAI、Anthropic、Google Gemini 三家實際做法差異,並釐清它跟 Structured Outputs、MCP 到底差在哪裡。
Prompt Caching 是什麼:AI API 費用怎麼一口氣省一半以上
AI API 帳單常常因為同一份系統提示、同一份長文件重複運算而爆量?Prompt Caching(提示詞快取)就是解方:把不變的內容存起來重複讀取,不必每次重算。這篇把 Anthropic、OpenAI、Google、AWS 四家的快取機制攤開來比,含觸發門檻、省多少錢的實際數字,還有最常被忽略的設計地雷。
推理模型是什麼?搞懂思考模型跟一般模型差在哪、為何又慢又貴
ChatGPT、Gemini、Claude、DeepSeek 都推出了「推理模型 / 思考模型」,但它到底跟一般模型差在哪、為什麼又慢又貴?這篇用白話拆解:推理模型會在回答前先展開一段看不到的思維鏈草稿再作答,所以更準也更花錢;帶你搞懂 reasoning token 怎麼計費、DeepSeek R1 怎麼靠強化學習練出推理力,還附上「何時該用、何時別浪費錢」的決策表與省錢技巧。
Context Window 是什麼?搞懂上下文視窗與 Token,AI 為什麼會忘記前文
跟 AI 聊一聊就「失憶」?那是撞到了 Context Window(上下文視窗)的上限。這篇用白話拆解上下文視窗與 token 的關係:它是 AI 的短期記憶而非硬碟、對話與附檔全都占同一個額度、中文為何比較吃 token(附 GPT-4o 官方對照),以及為什麼塞好塞滿反而會「迷失在中間」。搞懂它,你才知道怎麼用得又準又省。