講者資訊
劉岦崱 (Nils)
國泰世華銀行
副理，生成式AI研發與部署小組組長
我是國泰世華銀行生成式AI研發與部署小組組長Nils，專注於LLM開源技術研究，開發多款原型產品、推動AI產品部署，並在LLM服務上線後持續迭代開發部署最新技術。
講者職經歷簡介：
- 國泰世華銀行資測部戰情科 AI 小組組長
- 曾在德國留學並工作七年
- 曾為知名外商銀行儲備幹部
演講議程
五種 Agent 行為模式：用 AI 打造未來 DevOps 生態系
分享將圍繞 AI Agent 在 DevOps 環境中的五種行為模式（從最基礎的 Caller 到最先進的 Inventor），闡述如何逐步引入並擴大 AI Agent 的應用深度與廣度，最終實現自動化與創造力兼具的 DevOps 生態系。內容包括：
AI Agent 分級概念簡介
- 各等級行為模式的定義與差異：L0（Basic Workflow / Caller）、L1（Use of Tools / Actor）、L2（Plan, Observe, Act / Reasoner）、L3（Fully Autonomous / Operator）、L4（Fully Creative / Inventor）
- 不同等級 AI Agent 在 DevOps 工作流程中能發揮的典型角色
從工具整合到創造性協作：AI Agent 在 DevOps 的應用範疇
- 以 Caller 模式（L0）實現基礎的自動化操作
- Actor 與 Reasoner（L1, L2）協助故障排查、部署決策與資源優化
- Operator（L3）無人化運維與自動恢復
- Inventor（L4）在架構設計、流程改進等方面激發創新
實踐策略與案例分享
- 在 DevOps 團隊中導入 AI Agent 的漸進式方法
- 透過真實案例探討各等級 AI Agent 的部署挑戰與成果
- 團隊文化與組織調整：如何應對角色分工與責任轉移
未來展望：持續優化與技術演進
- AI Agent 與 DevOps 結合的發展趨勢
- 從資料治理、平台工程到複雜場景下的創造性協作
聽眾收穫：
- 分級式理解 AI Agent：瞭解 AI Agent 在 DevOps 中的五種行為模式，並掌握從基礎自動化到創造性協作的應用場景。
- 長遠視野與技術展望：從目前已有的 AI Agent 方案中，洞察未來技術與市場趨勢，掌握打造下一代 DevOps 生態系的契機。