隨著 AI 技術的快速發展，AI Agent 會在 2025 年逐漸成為企業創新與數位轉型的重要推手。本次演講我將會聚焦於 AI Agent 的概念與架構，探討它如何改變傳統軟體專案的設計與實踐，並分析將 DevOps 導入 AI Agent 專案時需注意的重點與挑戰。以下是演講內容的大綱：

1. 自我介紹 (2分鐘)

• 分享個人背景
• 說明本次演講的目的與目標，希望帶給聽眾的啟發。  

2. AI Agent 的簡單介紹 (4分鐘)

• 定義什麼是 AI Agent，並說明它在現代專案中的角色與價值。  
• 分享 AI Agent 的應用案例，例如智慧對話機器人、自動化運維工具 Agentic AI Workflow 等。  

3. 傳統軟體專案架構 vs AI Agent 專案架構 (8分鐘)

• 傳統軟體專案架構：介紹常見的三層架構（前端、後端、資料庫），並分析其特性。  
• AI Agent 專案架構：說明 AI Agent 專案的典型設計（對話視窗 <-> Agent <-> Tools），強調其動態性與智慧化特徵。 

4. 將 DevOps 導入 AI Agent 專案的挑戰與新思維 (8分鐘)

• 模型與 Prompt Engineering 版本管理：如何在 DevOps 中處理模型和 Prompt Engineering 迭代與版本化問題。
• 部署與監控：AI Agent 中的部署實踐，如何確保服務穩定與高效運行。  
• 系統彈性與擴展性：多工具整合的架構設計與維運挑戰。  

5. 結語 (2分鐘)

• 總結 AI Agent 對於專案開發與 DevOps 實踐的影響，強調 AI 時代對敏捷與智慧化的需求。

聽眾收穫：

1. 適合的目標觀眾（Target Audience, TA）

• DevOps 專家與工程師：希望了解 AI 專案如何影響現有的 DevOps 流程，並學習如何優化運維實踐。
• AI 開發者與專案經理：對 AI Agent 應用與實踐有興趣，希望掌握開發、部署與維運中的關鍵考量。
• 企業技術主管與決策者：尋求數位轉型解決方案，特別是將 AI Agent 引入現有企業架構的策略。

2. 聽眾從演講中能學到的內容

• 對 AI Agent 的深刻理解：瞭解 AI Agent 的核心概念、技術架構與應用場景，幫助他們將抽象概念轉化為具體實踐。
• 架構設計的比較與轉型啟發：從傳統軟體架構與 AI Agent 架構的差異中，學習如何評估與重構現有專案，應對技術轉型需求。
• AI 專案中的 DevOps 關鍵實踐：掌握如何將 DevOps 流程延伸到 AI Agent 專案，包括版本管理、部署等具體策略。
• 未來 AI 技術趨勢的前瞻性思考：掌握 AI Agent 時代對技術與架構的新需求，提前為未來的技術浪潮做好準備。