尹相志

直播課程尹相志的 Agentic AI 駕馭術｜AI 數字力：降低成本與衡量表現

NT$2,280

~~NT$3,500~~

＃人工智慧＃生成式AI

【尹相志的 Agentic AI 駕馭術】當 AI Agent 開始參與工作，關鍵不只是能不能做，而是做得好不好、花多少成本、是否值得持續使用。本堂課聚焦 KPI、Token、Context 成本、品質追蹤與失敗分析，幫助學員建立一套能衡量 AI 產出、控制使用成本、改善工作效率的方法。

早鳥優惠

天時分秒

(截止日 2026/06/30)

直播課程班次

直播開始時間：---

~~NT$3,500~~NT$2,280

早鳥優惠倒數: 13 天 16 時 47 分 31 秒

目前尚無任何課程公告

講師將會在這發佈與課程相關的公告或是通知課程內容更新的公告。

課程資訊

課程時長 3 小時 0 分

課程共 1 單元 1 小節

2 個可下載的學習資源

提供完訓證書

適合對象

你是不是也常經歷這些？

AI 有時候做得很好，有時候又突然失準，
你卻很難說清楚問題出在哪裡。

真正需要管理的，不只是任務本身，而是每一次產出的品質、成本與錯誤紀錄。這堂課將帶你建立可追蹤的 AI 管理方法，讓產出能被檢查、比較與持續優化。

適合對象

已開始使用 AI Agent，想提升AI 能力並降低使用成本的管理者

已經有 AI Agent 使用經驗，想進一步管理多個 Agent 的任務分工、交接與產出品質。

已有初步流程的AI agent 流程，但難以掌握成效與成本。

已使用 ChatGPT、Claude 等工具，但每次仍需要反覆說明需求、修正結果。

想建立一套AI Agent的評量與驗收標準，讓你可以真正管理自己的AI 員工。

透過品質追蹤、成本紀錄與驗收流程，讓 AI 產出不再只靠感覺判斷。

若沒有使用使用過任何AI Agent 工具，建議先從
「尹相志的Agentic AI 駕馭術｜AI 專業力：告別平庸晉升專家」
開始學習

立即前往學習

你可以學到

有沒有量化 AI 產出，差在哪裡！

同樣是使用 AI Agent 完成任務，有沒有建立 KPI、Token 成本追蹤與驗收流程，會直接影響你能不能判斷產出品質、控制成本，並持續改善工作流程。

學習完這堂課後，你可以……

建立真正檢核AI的 KPI 指標

把 AI 產出拆成可以檢查的標準，讓任務成果不只看感覺，而是能被追蹤與比較。

減少 Token 與 Context 成本

理解每一次 AI 執行背後的使用量與成本，避免無效重跑與不必要的資源浪費。

建立復盤與修正任務機制

把失敗案例整理成可分析的紀錄，找出問題原因，讓下一次產出更穩定。

能將失敗案例轉為可重用規則

透過驗收流程與紀錄表，掌握 Agent 的品質變化，讓管理不再只靠直覺。

課程介紹

課程大綱模組

模組 1：Memory / Context 記錄與工作交接

Agent 的記憶不是「什麼都記住」，而是「知道什麼該被帶進下一次工作」
Memory、Context、Knowledge Base、Log 的差異
組織記憶的分層設計
什麼不該被寫入記憶，如何處理遺忘與記憶強化
何謂工作交接（機器對人、機器對機器）
有效交接：從「人類交接」到「Agent 可恢復工作的交接」
實作：撰寫出兼顧人類與 Agent 的工作任務交接

模組 2：任務編排與錯誤修正

虛擬員工不是收到任務就直接做，而是要先會「理解任務」
讓 Agent 正確的任務拆解
TODO list 不是備忘錄，而是 Agent 的工作狀態機
從 Prompt 到 Task Brief
ReAct、Planning 與任務編排的管理意義
透過制度來解決錯誤：從鬼打牆到觀落陰，避免迴圈錯誤以及錯誤可測量
實作：基於技能來製作出帶錯誤處理的 AI 工作流

模組 3：Token 預算與節費策略

Token 節費與 Context 預算
Tokens 費用的構成與計費折扣
那些意想不到的行為其實是 Tokens 耗用黑洞
基於上下文預算來建立「Context 打包規則」
所有要靠自律的節省招數都是徒勞無功的
實作：無須自律的自動 Tokens 節約術
實作：哪個比較省，科學化的 Tokens 節約測試

模組 4：測試、驗收與可觀測性

Agent 不是能產出答案就算合格，而是要能被測試、被驗收、被追蹤、被改善
Agent 績效考核的核心問題
Agent 測試的層級
常用的 Agent 績效指標與計算範本
可觀測性不是只看輸出，而是看整個工作過程
錯誤與失敗的歸因
實作：基於 A/B Test 找出最佳流程

課後你將帶走

Agent KPI 指標表

Token / Context 成本追蹤表

失敗案例回顧模板

基本驗收流程

領取你的專屬優惠

輸入優惠碼 AIAGENT26 即可享有兩堂 85 折；三堂 79 折優惠。

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常見問題

Q1：這堂是否只適合技術職？

A：不是！本堂以管理與驗收方法為主，適用跨職能角色，不需要寫程式。

Q2：我只有單一 Agent 經驗，也適合嗎？

A：適合！本堂可建立從單一到多 Agent 的量化管理基礎，未來擴充更輕鬆。

Q3：第 2 堂上完後，為何建議再上第 3 堂？

A：第 3 堂會把量化結果納入多 Agent 駕馭與持續進化機制，讓系統更完整。

Q4：是否有課後複習資源？

A：：課程結束後提供永久錄影回放及講師課程教材，不用擔心跟不上進度。

Q5：如果我想一次掌握最完整的AI Agent 能力，應如何選課？

A：建議按第1堂→第2堂→第3堂依序完成。

Q6：工作較忙，擔心買了沒時間看完，或臨時無法上課，如何處理？

A：我們提供永久回放，所以大家可依照自己的安排，隨時複習與實作。此外，我們也會提供完整範本，讓你不用從零開始，省下大量的摸索成本。

Q7：退費標準？

開課前 1 天可申請全額退費；開課後且學習時數未達總時數 1/3，可退還所繳學費 50%；開課後且學習時數已達總時數 1/3，恕不提供退款。

學習前基本能力

具備基本電腦操作能力，及 AI Agent 使用經驗。
已完成或理解「 尹相志的 Agentic AI 駕馭術｜AI 專業力：告別平庸晉升專家 」的基礎概念更佳。
不需要程式背景，能跟著課程建立學習 Agent 工作流程即可。

學習前準備

課前準備

完成指定工具安裝與帳號設定（ Codex、Open Claw、Claude Code ）
課前一個月提供安裝教學影片,支援 macOS / Windows、雲端 / 地端
穩定的網路連線-課程為線上直播，請在開始前確保連線順暢。
電腦設備-課程包含大量操作示範，建議準備雙螢幕，方便實際演練

課程資訊

課程時長 3 小時 0 分

課程共 1 單元 1 小節

2 個可下載的學習資源

提供完訓證書

關於講師

尹相志

●專長:
自然語言理解、人工智能算法開發、數據挖掘、商業智慧、分析型CRM、風險管理、數據倉庫

●經歷:
▻中國首屆人工智能大賽發起人與題目設計 (www.botchina.org)
▻現任亞洲資探技術長/Deepbelief.ai人工智慧科學家
▻曾任華院數據(上海)首席數據科學家，數據決策(台灣)技術長
▻台灣微軟特約講師與2006~2017年最有價值專家(MVP)
▻微軟Tech ED 2002, 2004~2015講師
▻和信電訊資深數據挖掘顧問
▻世新大學、德明技術學院資管系講師
▻曾任中華民國數據挖掘協會副秘書長
▻曾任數博網研發總監
▻曾任大衍(特力集團子公司)關係營銷數據挖掘顧問
▻國際化學奧林匹亞化學競賽世界銀牌

●學歷:
▻台灣大學新聞研究所碩士
▻台灣大學化學系

●項目經歷:
▻自然語言處理
▻Isobar 輿情監控，學習情感標注、實體識別、話題識別
▻數雲電商評論非監督自動歸類
▻Acer宏碁競爭品牌電商評論分析

●出版品
▻SQL Server 2008 R2 Reporting Services報表服務
▻SQL Server 2008 OLAP多維度分析
▻SQL Server 2008 Data Mining數據挖掘
▻SQL Server 2008 Reporting Services報表服務
▻Office PerformancePoint Server 2007 企業績效管理
▻使用SQL Server 2005 設計商業智能解決方案(MCITP考試編號70-445)
▻SQL Server 2005 Data Mining數據挖掘 -Office 2007 數據挖掘加載宏
▻SQL Server 2005 OLAP在線實時分析
▻SQL Server 2005 Reporting Services報表服務實務應用
▻SQL Server 2005數據挖掘聖經
▻SQL Server商務智能聖經
▻SQL Server 2000 Analysis Service數據挖掘服務

●尹相志老師翻譯著作
▻數據挖掘—顧客關係管理暨電子營銷之應用 J. A. Michael原著
▻數據挖掘理論與實務—顧客關係管理的技巧與科學 J. A. Michael原著
▻數據挖掘—因特網應用與顧客價值管理 J. A. Michael原著

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