AI 代理的例外處理與恢復：從脆弱到韌性
31 Jul 2026當 AI 代理遇到網路斷線、API 超時、資料格式錯誤時，該怎麼辦？本文探討了錯誤檢測、處理策略、狀態回滾與反思機制，讓 AI 從一戳就破變成能在混亂中穩健運作的良好系統。
當 AI 代理遇到網路斷線、API 超時、資料格式錯誤時，該怎麼辦？本文探討了錯誤檢測、處理策略、狀態回滾與反思機制，讓 AI 從一戳就破變成能在混亂中穩健運作的良好系統。
把 Agent Design Pattern 的目標設定與監控模式落實到 CareerWise 中。六項設計決策，讓 Summer 從被動回答變成主動教練。
AI 代理要從被動工具進化為主動系統，核心在於目標設定與監控。從單一 agent 的自我審查到五人 AI 團隊的多代理協作，拆解這套機制的設計與限制。
現在的 AI 大腦再聰明，只要無法點選滑鼠、讀取資料庫、傳送郵件，就只是一個很會聊天的對象。MCP（Model Context Protocol）正在改變這件事。
目前的 CareerWise 能記住使用者的事實與偏好，但系統是被動儲存——使用者說了什麼就存什麼，不會主動調整自己的回應方式。這篇文章記錄我們怎麼讓 CareerWise 從使用者的回饋中持續學習。