生成式 AI 工作坊：會自己工作的 AI

AI That Works on Its Own: From ChatGPT to AI Agent

會自己工作的 AI：從 ChatGPT 到 AI Agent

1 場（2 小時） 2026 年 5 月 18 日（一）國立中央大學教研大樓 3F 未來教室 Chia-Kai Chang

What Is Agentic AI? Three Framings

什麼叫做 Agentic AI？三層框定：工業界寬鬆 → Anthropic 中庸 → 學術嚴格，每層配一段 live demo

19:00–19:15（15 分鐘）

單元概述

Agent 這個詞正在被搶——業界、Anthropic、學術圈各有不同定義。本段用自駕車 SAE Level 0~5 當統一比喻，帶學生走過三層框定（A 寬鬆 / B 中庸 / C 嚴格），每層配一段 live demo：A → ChatGPT 純對話（30s）、B → mygpts + Deep Research 多步研究（2~3 min）、C → 同一頻道問跨日記憶失敗（30s）。

教學主題

自駕車比喻：SAE Level 0~5 對應 AI agent 的灰階

Self-Driving Analogy: SAE Levels 0–5

Tesla FSD 算 L2 還是 L3 是真實爭議；「mygpts 算不算 agent」是同一種爭議。

A 框定：工業界寬鬆（3 min）

A: Industry Loose Framing

會用 tool 的 AI = agent（OpenAI、Microsoft、Salesforce 行銷話術）。DEMO 1：開 ChatGPT 純對話模式，叫它畫圖，它只能用文字描述。

B 框定：Anthropic 中庸（7 min）

B: Anthropic Mid Framing

判準：LLM 是否動態決定下一步（workflow vs agent）。DEMO 2：mygpts + Deep Research 跑 ReAct 多步循環，展示「規劃 → 行動 → 觀察 → 反思 → 整合」。

C 框定：學術嚴格（5 min）

C: Academic Strict Framing

Russell & Norvig + Wooldridge & Jennings 1995 + 近期 LLM-agent 文獻（ReAct、Reflexion、Voyager）。DEMO 3：同一頻道問跨日記憶失敗，指出 mygpts 還缺 cross-session memory 與 autonomous initiation。

Chatbot vs AI Agent：差別在哪

兩種 AI 互動模式表面上看起來都會「跟你聊」，但行為邏輯完全不同：

傳統 Chatbot

被動回答：你問什麼，它答什麼
只用文字：不會主動畫圖、算數、跑程式
單回合思考：不會自己決定下一步
沒有工具：只靠語言模型內建知識

AI Agent

主動完成：自己決定下一步要做什麼
呼叫工具：自動畫圖、執行程式、查資料
多步行動：拆解任務、逐步驗證
跨模態：文字、圖像、程式碼一起用

現場示範

講者會用 Uedu 平台同時展示兩種模式，請觀察以下行為差異：

同一個提問，chatbot 給的是「文字描述」、agent 給的是「直接做給你看」
提到任何數字或公式時，agent 會自動呼叫 calculate_and_plot 畫圖
提到任何概念時，agent 可能自動呼叫 generate_image 生成示意圖

本單元結束後你將能夠

1 用一句話說明 Chatbot 與 AI Agent 的核心差異

2 辨認 AI 何時是「被動回答」、何時是「主動完成」

3 準備好接下來 60 分鐘自己動手做一個

教材資源

本單元的教材資源已準備完成。

開啟簡報下載講義 (PDF)

回到總覽 STELLA × Uedu 學生工作坊工作坊總覽下一個單元 Session 2: Phase 1：刻意做一個「廢」chatbot

工作坊資訊

預期參與人數
30 人

適合對象
全臺大學生、碩士生

先備條件
無需程式背景，歡迎任何科系大學生、碩士生參加
請自備筆記型電腦（建議使用 Edge 或 Chrome 瀏覽器）
參加前請先至 uedu.tw/signup 完成帳號註冊

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