講者資訊

劉育維 (Simon Liu)

劉育維 (Simon Liu)

Google
AI GED/APMIC ML Ops Engineer

我是劉育維(Simon Liu),一名專注於人工智慧與機器學習(AI/ML)技術的工程師,擅長開發 AI 軟體服務應用。目前,我是 Google 開發者專家(GDE),專注於生成式人工智慧(GenAI)領域。曾成功為各產業提供 AI 技術架構規劃,助力企業加速數位轉型與創新。

近兩年,我持續積極參與海內外技術社群,2024 年主講超過 15 場海內外技術分享活動,並累計發表超過 100 篇 AI 領域技術與實作相關文章。

個人網站:https://simonliuyuwei-4ndgcf4.gamma.site/

演講議程

AI Agent 時代來臨下的 DevOps 新思維

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。
詳細介紹