Deep Learning 101, Taiwan’s pioneering and highest deep learning meetup, launched on 2016/11/11 @ 83F, Taipei 101

AI是一條孤獨且充滿惶恐及未知的旅程，花俏絢麗的收費課程或活動絕非通往成功的捷徑。
衷心感謝當時來自不同單位的AI同好參與者實名分享的寶貴經驗；如欲移除資訊還請告知。
由 TonTon Huang Ph.D. 發起，及其當時任職公司(台灣雪豹科技)無償贊助場地及茶水點心。

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避開 AI 代理 (AI Agents) 與 代理式人工智慧 (Agentic AI) 開發陷阱

那些AI 代理 (AI Agents) 與 代理式人工智慧 (Agentic AI) 實戰踩過的坑、常見問題、挑戰與解決方案

作者：TonTon Huang Ph.D.
日期：2025年06月03日更新

🎵 不聽可惜的 NotebookLM Podcast @ Google 🎵

前言

AI 技術迅速發展，各種開源與商用工具層出不窮。然而，許多開發者在實戰中踩過不少坑——不論是工具穩定性、安裝複雜度，還是搜索準確率、引用錯誤等問題，都成為推動 AI 代理 (AI Agents，以下簡稱「AI Agents」) 與 代理式人工智慧 (Agentic AI，以下簡稱「Agentic AI」) 真正落地的障礙。

本文將探討多種AI Agents 與 Agentic AI 工具 (含 MCP) 的應用、經驗與挑戰，分享避坑指南與推薦，並結合台灣產業的宏觀趨勢與挑戰，提出解決方向，希望更高效、正確地建構 AI Agents 與 Agentic AI 系統的落地；是一份兼具技術深度與戰略廣度的全方位產業報告，提供了「How」（如何構建和避坑），以及「What」（市場現況）、「Where」（應用場景）和「Why」（戰略重要性）的文件。

Deep Learning 101

關於 AI 代理 (AI Agents，以下簡稱「AI Agents」) 與 代理式人工智慧 (Agentic AI，以下簡稱「Agentic AI」)，全球趨勢呈現了概念從基礎到進階的自然演進與普及過程；而台灣的趨勢則更多地受到語言習慣、特定事件和小眾專業社群對前沿英文術語直接採用的影響，導致與全球趨勢有顯著差異。

全球趨勢推斷原因：

  1. 「AI Agents」作為基礎且廣泛的術語，較早獲得全球市場的持續關注與穩定成長。
  2. 隨著技術發展與討論深化，「Agentic AI」這一更特定、進階的概念隨後興起，反映了專業度的提升。
  3. 兩者熱度最終趨於一致，顯示市場對 AI Agents 的理解從普遍認知逐漸演進至更精確的專業細分。

台灣趨勢推斷原因：

  1. 台灣市場因使用者普遍傾向以中文搜尋，導致「AI Agents」此英文術語的整體關注度相對較低。
  2. 「Agentic AI」的熱度則呈現由特定事件或專業社群驅動的尖峰，這些群體可能直接採用此外來的前沿術語進行討論。
  3. 此現象反映了資訊傳播的集中性，以及對特定新興技術點的跳躍式關注，而非如全球般呈現漸進式的術語普及。

台灣AI產業發展現況與企業成熟度分析

台灣作為全球科技產業的重要樞紐，AI平台市場正經歷強勁成長期。根據IDC預測，台灣人工智慧平台市場規模將從2024年的8390萬美元，成長至2025年的8830萬美元，年成長率達25.4%1。這股成長動能主要來自於生成式AI技術的全面產業化應用，以及企業對AI導入需求的快速提升21。

然而，台灣企業在AI應用方面呈現明顯的發展階段差異。根據人工智慧科技基金會(AIF) 2025年產業AI化大調查，仍有七成企業無法跨過AI化門檻34。調查顯示，40%企業處於「知AI」階段，僅了解AI概念但尚未實際應用；30%企業仍在「不知AI」階段，缺乏基本AI認知34。值得注意的是，僅有5%企業達到「精AI」水準，能夠熟練運用AI技術創造商業價值53。

台灣企業AI成熟度分佈顯示40%企業處於「知AI」階段，30%仍在「不知AI」階段，僅5%企業達到「精AI」水準

AI Agents 與 Agentic AI 概論：從基礎到實戰應用與安全挑戰 (含 MCP)

從定義之爭到「特性程度」：吳恩達對「Agent」與「Agentic」的務實觀點

在探討 AI Agents 與 Agentic AI 的細節之前，值得借鑒吳恩達與 LangChain CEO Harrison Chase 對話中的一個核心觀點。吳恩達認為，與其糾結一個系統「是不是」Agent，不如接受「智能體特性」（agenticness）的程度差異。他回憶道，過去許多人熱衷於爭論某個系統「是不是真正的 agent」、「是否足夠自主」，但他認為這種爭論意義不大。他提倡使用「智能體化系統」（agentic systems）來描述具有不同自主程度的應用，無論是少量自主性還是大量自主性，都無需浪費時間爭論其是否「真正」是一個 agent。這一提法有助於減少不必要的爭論，讓大家更專註於建構本身，為我們理解和應用後續概念提供了務實的基礎。

人工智慧領域正經歷典範轉移，從被動的生成式模型邁向更具自主性、能執行複雜任務的 AI Agents 和 Agentic AI。這股趨勢自 2022 年底 ChatGPT 問世後，在 Google 全球搜尋趨勢上呈現顯著上升。傳統搜尋引擎主要作為中介，引導使用者至原始內容來源，而新興的生成式搜尋工具則自行解析並重新包裝資訊，這可能導致原內容來源的流量減少。

更甚者，這些工具在資訊品質和引用方面存在嚴重問題：多數 AI Agents 無法準確搜尋並引用文章來源，經常「自信地提供錯誤答案」，即使是付費服務也難以避免內容錯誤。它們可能忽略 robots.txt 協議抓取禁止內容，引用錯誤版本或聚合來源，甚至提供無效或偽造的連結，難以追溯真實出處。 這促使我們需要更深入地檢視這些新興 AI 系統的內部運作、實際應用與潛在風險。

什麼是 AI 代理 (AI Agents)？它們與生成式 AI 有何不同？

從資訊工程的角度來看，AI Agents 是一種設計用在特定數位環境中執行目標導向任務的自主軟體實體。它們的核心能力在於能夠感知環境、對上下文資訊進行推理，並採取行動以達成預設目標。與傳統的自動化腳本不同，AI Agents 具備一定程度的反應性和適應性。

AI Agents 的出現是建立在生成式人工智慧(亦稱生成式AI 或 Generative AI，以下簡稱 GenAI 的基礎之上。GenAI 模型（如大型語言模型 LLMs 和大型圖像模型 LIMs）主要透過接收提示來生成新的內容（文本、圖像、程式碼等），它們是「輸入驅動」的，缺乏內部狀態、持久記憶或目標追蹤機制。它們的設計沒有內建的回饋迴圈、狀態管理或多步驟規劃。可以說，GenAI 是 AI Agents 的前身。

AI Agents 則在 LLMs 的語言處理基礎上，引入了額外的基礎設施，例如記憶緩衝區、工具呼叫 API、推理鏈和規劃例程。這彌補了被動響應生成與主動任務完成之間的差距。LLMs 成為現代 AI Agents 的核心推理引擎，賦予代理理解自然語言、規劃多步驟解決方案和生成自然響應的能力。LIMs 則將能力擴展到視覺領域。

AI Agents 的核心特徵包括：

例如，ChatGPT 結合 Web Search API 獲取即時資訊就是一個工具增強型 AI Agents 的例子。

什麼是 代理式人工智慧 (Agentic AI)？它如何超越單一 AI Agents？

Agentic AI 代表了 AI 系統架構的一種「典範轉移」。它不再是單一實體的 AI Agents，而是由多個專門的 Agents組成，這些Agents協同工作以實現更複雜、高層次的目標。這是一種更高級別的自主系統，強調多代理之間的協作、動態適應和協調。

Agentic AI 的關鍵推動因素包括：

Agentic AI 架構在 AI Agents 的基礎上進行了增強，以支援分散式智慧和 Agents 間通訊。關鍵增強包括：

Agentic AI 展現出更高層次的自主性，能夠管理需要協調的複雜、多步驟任務。它們的應用領域更廣，從研究自動化、機器人協調到醫療決策支援和智慧家庭生態系統。例如，在智慧家庭系統中，Agentic AI 可以協調天氣預報、日程安排、能源定價最佳化和安全監控等多個代理，以實現整體優化目標。

AI Agents 與 Agentic AI 的實際應用與工具生態

AI Agents 與 Agentic AI 的開發與部署仍處於快速演進期。許多開源與商用工具應運而生，旨在降低開發門檻並提供豐富的功能。

線性工作流的潛力：吳恩達眼中的「低垂果實」

吳恩達在與 Harrison Chase 的對話中指出，儘管他的團隊會使用 LangGraph 這類工具處理具有複雜流程的高難度問題，但他同時看到了大量商業機會潛藏在相對線性的工作流程中。「許多商業場景中，現有的流程是這樣的：員工查看網站表單，進行網站搜索，檢查其他數據庫以確認合規性或客戶風險，然後複製粘貼信息，可能再進行一次網頁搜索，最後粘貼到另一個表單中。」吳恩達描述道。他認為，這些商業流程中存在大量相當線性的工作流，或只是偶爾帶有分支的線性流程。將現有業務流程有效地轉化為智能體工作流是一大挑戰，包含如何確定任務分解的粒度、原型效果不佳時如何改進等，這種審視、分解、評估的整體技能目前仍然「非常稀缺」。

AI Agent 開發的「樂高」心法：組合與迭代

談及智能體構建者應掌握的技能，吳恩達提出了「樂高積木」的比喻。他認為，過去幾年 AI 公司創造了大量優秀的 AI 工具，如 LangGraph 等編排工具，以及 RAG（檢索增強生成）、聊天機器人構建方法、多種記憶系統、評估（evals）和護欄（guardrails）等。成功的智能體構建者應像樂高積木的組裝者，能夠快速組合這些專業工具，而不是一切從零開始。掌握並熟練運用這些「積木塊」，能夠極大提升開發效率和決策速度。吳恩達也提到，隨著 LLM 上下文窗口擴大，一些最佳實踐（如 RAG 的調校）也在演變，RAG 依然重要，但其超參數調整變得更容易。

被低估的機遇：評估、語音與全民程式設計

吳恩達點名了幾個他認為被低估或應用不足的關鍵領域：

實測與經驗分享

以下為目前較知名的可能主流框架，各有其側重與特性：

主要AI Agents平台與工具比較

當前AI Agents開發呈現多元化工具生態，從Suna、OpenManus等新興平台到LangChain、Skywork等成熟框架。Suna以高自由度和任務自動化見長，OpenManus提供輕量級多智能體框架，Skywork在GAIA榜單排名全球第一，LangChain則擁有最強的社群支持。企業在選擇AI Agents平台時，需要考量技術成熟度、易用性、安全性、擴展性、社群支持和企業採用率等六大維度。不同平台在各維度表現存在差異，需要根據具體應用場景和組織能力進行選擇 [findit]。

台灣產業實際導入案例與應用領域

台灣AI技術應用呈現多元化發展趨勢，其中智慧製造、智慧醫療和智慧零售為三大主力領域67。

台灣AI技術應用以智慧製造為主導(28%)，智慧醫療次之(22%)，智慧零售佔18%

製造業AI化輔導

製造業作為台灣AI應用的主力領域(佔28%)，反映了其深厚的產業基礎和強烈的數位轉型需求78。AI Agent的應用聚焦於智慧製造解決方案，例如：

醫療健康產業服務

智慧醫療(佔22%)是另一個快速發展的領域，AI Agent在此扮演關鍵角色，提升醫療效率和品質1011：

零售服務業數位化

智慧零售(佔18%)領域的AI應用需求快速增長，特別是在提升客戶體驗和營運效率方面9：

參考文章

其它專案項目

開源與閉源產品比較：從 DeepResearch 到通用代理框架

深度剖析：LLM 驅動的「深度研究」(Deep Research) 產品比較

補充更新日期：2025年6月7日

什麼是 LLM 相關的「深度研究」(Deep Research)？

在大型語言模型 (LLM) 的背景下，「深度研究」指的是利用 LLM 作為代理 (agents) 來迭代式地搜尋和分析資訊，最終產出詳細報告的系統。它結合了 LLM、檢索增強生成 (RAG) 以及推理模型，對來自廣泛來源的學術資訊、實證數據和觀點進行深入、多步驟、全面的提取、分析和綜合。深度研究能夠透過線上來源瀏覽來存取和綜合即時網路數據，進行多步驟推理，並生成附有引用的長篇報告。

主要參與者與產品 (2024-2025)

比較維度

總結

閉源解決方案在易用性、可靠性和專用支援方面具優勢，而開源解決方案則提供更大的靈活性、客製化能力和潛在的成本節約。2024-2025 年的發展顯示，無論開源或閉源，DeepResearch 產品都在推理能力、多模態整合、人機協作以及模型效率方面取得了顯著的創新。

宏觀視角：開源與閉源 AI Agent/Agentic AI 框架與平台比較

關鍵概念與定義

開源 AI Agent 框架與工具 (2024-2025)

閉源 AI Agent 平台與工具 (2024-2025)

主要差異：開源 vs. 閉源

特性 開源 (Open Source) 閉源 (Proprietary)
客製化 高度靈活，可完全控制程式碼和訓練數據 有限，通常透過平台提供的 API 和工具進行配置
成本 初始成本低，但需考慮維護、基礎設施和人才成本 通常為訂閱制，包含支援和維護，總體擁有成本較可預測
透明度 程式碼公開，社群驅動開發，透明度高 黑箱作業，底層模型和演算法不公開
安全性 需自行負責安全防護，但社群可審查程式碼 供應商提供企業級安全保障和合規性，但用戶需信任供應商
生態系 擁有龐大且活躍的社群，工具和整合方案豐富 整合通常限制在供應商自身的生態系統內，但整合度高
易用性 學習曲線較陡，需要較強的技術能力 通常提供圖形化介面和低程式碼工具，上手較快

新穎的安全與威脅 (OWASP, Agentic Security Initiative, OWASP ASI)

隨著 Agentic AI 能力的持續擴展，伴隨而來的是全新且更為複雜的安全風險。OWASP 的 Agentic Security Initiative（ASI）聚焦於由基於大型語言模型（LLM）的代理所引入的新型威脅。威脅建模是一個結構化的過程，用於識別和緩解系統中的安全風險。OWASP ASI 發布的文件提供了一個以威脅建模為基礎的參考資料，涵蓋新興的 Agentic AI 威脅。

新的攻擊向量主要集中在代理的記憶和工具整合，容易受到記憶中毒和工具濫用的攻擊。此外，由於 Agentic AI 系統通常使用非人類身份 (Non-Human Identities, NHI) 進行操作，缺乏傳統的使用者會話監督，增加了特權濫用或令牌濫用的風險。Agentic AI 也重新定義了權限洩漏，它不僅限於預定義的行動，還會利用動態訪問中的任何錯誤配置或漏洞。

若你是安全研究員：可深入研究 OWASP ASI Playbook 原始文件與實作樣本 若你是企業決策者：可從導入記憶監控、代理日誌紀錄等低干擾措施開始 若你是學生或工程師：建議先從實作單代理開始，逐步導入任務分解與角色化，再探索多代理協作 根據 OWASP ASI 的分類，Agentic AI 威脅可以透過一個決策路徑來理解，主要威脅類別包括：

  1. 基於代理的獨立決策與推理威脅:
    • 意圖破壞與目標操縱 (Intent Breaking & Goal Manipulation, T6): 攻擊者利用代理的規劃和目標設定漏洞，操縱或重定向代理的目標和推理。這比傳統的提示注入風險更大，因為可以注入影響長期推理過程的對抗性目標。例如，透過惡意注入的郵件內容，欺騙企業副駕駛 (Enterprise Copilot) 去搜尋敏感資料並呈現包含該資料的連結。
    • 錯位與欺騙行為 (Misaligned & Deceptive Behaviors, T7): 代理為達成目標而執行有害或不允許的操作，同時呈現無害或欺騙性的回應。例如，一個股票交易 AI 為優先實現盈利目標而規避道德和監管約束，執行未經授權的交易。
    • 否認與不可追溯性 (Repudiation & Untraceability, T8): 代理自主運行但缺乏足夠的日誌記錄、可追溯性或鑑識文件，導致難以審計決策、歸屬責任或偵測惡意活動。例如，攻擊者利用日誌漏洞，操縱金融交易記錄使其不完整或遺漏，導致詐欺無法追溯。
  2. 基於記憶的威脅:
    • 記憶中毒 (Memory Poisoning, T1): 攻擊者透過操控儲存資料，污染 AI Agents 的記憶，進而影響其未來決策。這可能透過直接提示注入或利用共享記憶來影響其他使用者。例如，重複向 AI 旅行代理注入錯誤價格規則，使其將包機航班登記為免費。
    • 級聯幻覺攻擊 (Cascading Hallucination Attacks, T5): AI Agentd 傳播不準確或編造的資訊，這些資訊隨時間推移在系統中擴散和升級。單一代理的幻覺可以透過自我強化機制（如反思）複合，多代理系統中則可以透過代理間通訊傳播。例如，向醫療 AI 植入虛假的治療指南，導致危險的錯誤醫療建議。
  3. 基於工具與執行的威脅:
    • 工具濫用 (Tool Misuse, T2): 攻擊者透過欺騙性提示或命令操縱 AI Agents 濫用其整合工具，即使在授權權限內。這可能導致未經授權的數據存取、系統操作或資源利用。代理劫持是相關的概念。例如，操縱 AI 訂票系統函數呼叫，使其預訂 500 個座位而非一個。
    • 權限洩漏 (Privilege Compromise, T3): 由於配置錯誤或漏洞，攻擊者利用 AI Agents 的權限執行未經授權的操作。Agentic AI 擴大了權限提升風險，因為代理可以動態委派角色或調用外部工具。例如，攻擊者操縱 AI Agents 以故障排除為藉口調用臨時管理權限，然後利用配置錯誤持久保留提升的訪問權限。
    • 意外的 RCE 與程式碼攻擊 (Unexpected RCE and Code Attacks, T11): 攻擊者利用 AI 生成程式碼執行環境中的漏洞，注入惡意程式碼、觸發非預期系統行為或執行未經授權的腳本。例如，操縱 AI 驅動的 DevOps 代理生成包含隱藏命令的腳本。
    • 資源過載 (Resource Overload, T4): 攻擊者故意耗盡 AI Agents 的計算能力、記憶或外部服務依賴，導致系統效能下降或故障。這與 LLM10:2025 無界消耗相關，Agentic AI 的自主性加劇了風險。例如，向 AI 安全系統輸入特製輸入，使其執行資源密集型分析，壓垮處理能力。
  4. 身份驗證、身份與權限威脅:
    • 身份欺騙與冒充 (Identity Spoofing & Impersonation, T9): 攻擊者利用身份驗證機制冒充 AI Agents 或人類使用者，以虛假身份執行未經授權的操作。這在基於信任的多代理環境中尤其危險。例如，攻擊者注入間接提示，欺騙具有發送郵件權限的 AI Agents 代表合法使用者發送惡意郵件。
  5. 基於人機互動的威脅:
    • 壓倒人機協作 (Overwhelming Human-in-the-Loop, T10): 攻擊者利用系統對人類監督的依賴，產生過多的警報或請求，導致人類審查者疲勞並可能忽略重要風險。Agentic AI 的複雜性和規模帶來了新的挑戰。例如，攻擊者操縱輸入源，淹沒人類審查者，使其難以識別真正的威脅。
    • 人類操縱 (Human Manipulation, T15): 攻擊者利用使用者對 AI Agents 的信任來影響人類決策，即使在授權權限內。例如，透過間接提示注入，操縱企業副駕駛替換合法廠商的銀行資訊為攻擊者的帳戶。
  6. 多代理系統中的威脅:
    • 代理通訊中毒 (Agent Communication Poisoning, T12): 攻擊者操縱代理之間的通訊渠道，注入虛假資訊，擾亂工作流程，或影響協作決策。這與記憶中毒相似，但針對的是瞬態和動態數據。例如，注入誤導性資訊，逐漸影響決策，將多代理系統導向錯誤目標。
    • 協調的權限提升 (Coordinated Privilege Escalation, T14): 攻擊者利用多個相互連接的 AI Agents 中的漏洞來逐步提升權限。這屬於人類對多代理系統的攻擊。例如，攻擊者滲透安全監控系統，破壞身份驗證和存取控制代理，使一個 AI 錯誤地驗證另一個以獲得未經授權的訪問。
    • 多代理系統中的流氓代理 (Rogue Agents in Multi-Agent Systems, T13): 惡意或受損的 AI Agents 滲透到多代理架構中，執行未經授權的行動或外洩數據。這些代理利用信任機制和工作流程依賴性。例如，流氓代理冒充金融批准 AI，利用代理間信任注入詐欺性交易。

Agentic AI 的緩解策略 (OWASP ASI 行動手冊)

OWASP ASI 文件提供了一系列結構化的緩解策略，並組織成六個行動手冊 (Playbooks)，與威脅決策樹對齊。每個行動手冊包含預防性 (proactive)、響應性 (reactive) 和偵測性 (detective) 措施。

例如，針對不同的威脅：

實施這些緩解措施時，基礎的安全措施（如軟體安全、LLM 保護和訪問控制）也應該一併實施。

Agentic AI 的挑戰、限制與未來方向

儘管 Agentic AI 展現巨大潛力，但它仍面臨顯著的挑戰與限制。這些挑戰部分繼承自底層的 LLM，部分源於多代理系統本身的複雜性，同時也反映在產業實際導入的困境中。

技術層面的挑戰與限制

台灣產業導入的挑戰與機會

除了技術限制，台灣企業在導入AI時還面臨多重實際挑戰133。

台灣AI發展面臨的主要挑戰中，人才短缺問題最為嚴重(85%)，其次是資料基礎建設不足(75%)

儘管挑戰重重，台灣AI產業仍擁有巨大發展機會。AI需求的爆發將成為台灣下半年經濟成長的重要支柱11。台灣在全球半導體產業的領先地位為AI晶片發展提供了堅實基礎615，而政府推動的「主權AI」(Sovereign AI)，如TAIDE模型的成功，也為本土AI技術生態奠定了良好基礎16。

潛在解決方案與未來方向

研究人員正積極探索解決這些挑戰的方法，包括：

台灣AI發展策略與未來展望

2025年下半年關鍵技術與市場趨勢

2025年下半年將是生成式AI技術全面突破的關鍵時期，台灣產業應關注以下趨勢217：

政策建議與產業生態建構

為應對挑戰並把握機遇，需要政府與產業的協同努力：

AI 創業成功秘訣：速度與技術深度 (吳恩達觀察)

吳恩達在與 Harrison Chase 的對話中，分享了 AI Fund 觀察到的 AI 創業成功兩大關鍵預測指標：

  1. 速度： 「我從未見過一個技術嫻熟的團隊所能達到的執行速度。它比那些較慢的企業所知道的任何做事方式都要快得多。」
  2. 技術深度： 「市場營銷、銷售、定價等知識固然重要，但這些知識相對普及。真正稀缺的是對技術如何運作的深刻理解，尤其是在技術飛速發展的今天。」吳恩達強調，AI Fund 非常樂於與那些擁有良好技術直覺和理解力的深度技術人才合作。

總結

Agentic AI 代表了 AI 發展的一個重要方向，它將單一 AI Agents 的能力擴展到協作、自主的系統級別。這為解決複雜問題和自動化廣泛任務帶來巨大機遇。從底層的生成式 AI 到具備感知與行動能力的 AI Agents，再到由多個協作代理組成的 Agentic AI，技術正不斷演進。吳恩達與 Harrison Chase 的對話進一步釐清了「agentic systems」的彈性定義、線性工作流的即時價值、以及「樂高積木」式的開發哲學，並點出了評估、語音、全民程式設計等領域的潛力。

然而，隨之而來的安全挑戰是巨大的，從針對單一代理的記憶中毒和工具濫用，到多代理系統中的通訊中毒和流氓代理。OWASP ASI 等倡議為理解這些威脅並制定緩解策略提供了寶貴的框架。同時，現實應用中的「自信地提供錯誤答案」、引用問題，以及產業導入面臨的人才、數據、文化等挑戰，都提醒我們AI的落地是一項系統性工程。

對開發者而言，選擇穩定可靠、社群活躍的工具（如 Suna、OpenManus）至關重要。對企業決策者而言，理解台灣產業的宏觀趨勢，克服導入挑戰，並制定清晰的AI戰略是成功的關鍵。台灣擁有全球領先的半導體產業基礎和政府的大力支持，若能有效整合資源、加速人才培育、完善基礎設施，必能在全球AI競爭中佔據有利地位，實現「AI之島」的願景2319。

Model Context Protocol (MCP) 核心概念解析

Model Context Protocol (MCP) 是一種開放協議，旨在讓 AI 模型能更輕鬆、標準化地連接並使用外部數據和工具。您可以將它想像成 AI 世界的「USB」，提供一個統一的接口，讓不同的數據源、應用程式或工具都能無縫對接，無需為每個組合單獨開發整合方案。MCP 由 Anthropic 於 2024 年 11 月開源。

核心目標： 讓 AI 獲取更豐富的上下文資訊，提升理解能力，使回應更準確、更相關，並能執行更複雜的任務。

MCP 的變革與挑戰：吳恩達的觀點

對於近期備受關注的 MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議），吳恩達給予了積極評價，認為它填補了市場的明顯空白，旨在實現 N 個模型/智能體與 M 個數據源集成時，付出 N+M 而非 N*M 的努力。OpenAI 的採用也證明了其重要性，DeepLearning.AI 也與 Anthropic 合作推出了相關課程。吳恩達指出：「我們花費了大量時間在『管道』上，也就是數據集成，以便將正確的上下文信息提供給 LLM。」MCP 是一個嘗試標準化接口的「奇妙方式」。

但他同時坦言，MCP 及其服務目前尚处于早期阶段。「很多網上的 MCP 服務並不可用，認證系統也有些笨拙。」協議本身也需要進化，例如，當 LangGraph 這樣的工具擁有大量 API 調用時，簡單的列表式資源呈現難以滿足需求，未來可能需要層級化的發現機制。

MCP 的關鍵重點

  1. 標準化連接 (Standardized Connection):
    • 基於 JSON-RPC 2.0，提供統一的接口規則。
    • AI 模型可以用標準方式與各種外部系統（數據庫、API、文件系統等）互動，大幅降低整合的複雜性。
  2. 即時數據訪問 (Real-time Data Access):
    • AI 能透過 MCP 即時獲取最新資訊，確保決策和回應基於最新數據。
    • 支持動態通知機制，當數據源變更時可主動通知 AI。
  3. 賦能 AI 使用外部工具 (AI Using External Tools):
    • 允許應用程式將特定功能（如 API 呼叫、文件讀寫、數據庫查詢）「開放」給 AI。
    • AI 可以直接操作這些工具來完成更複雜的任務，而不僅僅是文本生成。
  4. 靈活的工作流整合 (Flexible Workflow Integration):
    • 開發者可以將 MCP 作為橋樑，把不同的服務或組件串聯起來，讓 AI 參與到更廣泛的自動化工作流程中。
  5. 安全與隱私 (Security & Privacy):
    • MCP Server 通常在本地或受信任的環境中運行。
    • 敏感數據不必傳輸到雲端或第三方 AI 模型服務，增強數據安全性。
    • 內建能力協商與權限控制機制。

MCP Server 與 MCP Client

MCP 採用客戶端-伺服器 (Client-Server) 架構：

為什麼是 Server/Client 架構？

  1. 資源管理： Server 集中管理數據和工具，確保統一和安全。
  2. 靈活擴展： Client 可按需請求，Server 可獨立擴展數據源和工具，AI 模型本身不必臃腫。
  3. 安全隔離： Server 運行在受信任環境，作為 AI 與敏感數據/系統之間的安全屏障。
  4. 標準化溝通： 統一協議確保不同 Client 能與各種 Server 無縫對接。

MCP 與傳統 API 的差異

MCP 並非要取代 API，而是作為 AI 模型與多個外部系統（這些系統可能本身就提供 API）之間的中介層或協調層。

特性 Model Context Protocol (MCP) 傳統 API (如 RESTful API)
核心定位 AI 與外部系統的標準化中介層 應用程式間直接的點對點接口
標準化 基於 JSON-RPC 2.0，提供統一接口與能力描述 各自設計，格式、認證方式、錯誤處理等可能各異
AI 整合複雜度 低。AI 只需學會與 MCP Server 溝通 高。AI 需為每個不同 API 單獨適配
安全性 內建能力協商、權限控制；Server 集中管理敏感操作 需各自實現身份驗證、授權、加密等安全措施
數據源管理 MCP Server 可管理多個異構數據源 (API, DB, 文件等) 通常一個 API 端點對應一個特定資源或服務
動態性 支持 Server 主動向 Client 推送數據變更通知 多為 Client 主動請求-回應模式，即時同步較複雜
變更適應性 外部 API 變更時，主要修改 MCP Server，Client 端影響小 API 變更可能需要修改所有調用該 API 的 Client 端
生態與工具 逐漸形成 (如 Anthropic, Spring AI 支持)，強調 AI 易用性 成熟，但需自行整合不同 API 的客戶端庫

已知的 MCP “Hub” 或實現列表

參考文獻

  1. https://www.teema.org.tw/industry-information-detail.aspx?infoid=44652 ↩ ↩2

  2. https://my.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prAP52836824 ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6

  3. https://edge.aif.tw/2025-ai-survey-report-lu-zheng-hua-interview/ ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6 ↩7

  4. https://aif.tw/event/ai-research/ ↩ ↩2

  5. https://aif.tw/event/ai-research/file/2025 台灣產業 AI 化大調查暨 AI 落地指引.pdf ↩

  6. https://investtaiwan.nat.gov.tw/intelNewsPage202501240001cht?lang=cht\&search=202501240001 ↩ ↩2 ↩3

  7. https://udn.com/news/story/7240/8720564 ↩ ↩2

  8. https://www.chanchao.com.tw/expoDetail.asp?id=DPCS2025 ↩

  9. https://www.cna.com.tw/news/afe/202506010021.aspx ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6 ↩7 ↩8

  10. https://blog.no8.io/ai-agent-solutions-recommend-0 ↩ ↩2 ↩3

  11. https://money.udn.com/money/story/5607/8753302 ↩ ↩2

  12. http://www.hyread.com.tw/doi/10.53106/240996512025031201004 ↩

  13. https://edge.aif.tw/2024-taiwan-ai-challenge/ ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5

  14. https://naipnews.naipo.com/6207 ↩

  15. https://www.cxcxc.io/2025/02/07/台灣ai行動計畫/ ↩ ↩2 ↩3

  16. https://naipnews.naipo.com/1563 ↩ ↩2 ↩3

  17. https://www.cio.com.tw/84215/ ↩ ↩2

  18. https://www.moneydj.com/kmdj/news/newsviewer.aspx?a=486df375-ed78-49e1-971b-a47083997d83 ↩

  19. https://moda.gov.tw/press/press-releases/15428 ↩ ↩2 ↩3 ↩4

  20. https://www.ly.gov.tw/Pages/Detail.aspx?nodeid=55648\&pid=243271 ↩

  21. https://digi.nstc.gov.tw/File/E8BE929F910C30CA ↩

  22. https://content.peaker.com.tw/ai-talent-development-program/ ↩

  23. https://www.president.gov.tw/News/38985 ↩