立党AI学习研究完整教程（第一期）

2026年的AI Agent學習需要從三個維度系統思考：模型選擇、實現路徑、應用邊界。

模型選擇的理性思維是首要問題。講者指出，對於全球大多數普通工作者而言，盲目追求最頂級的95分模型是浪費。80-90分的國產模型（DeepSeek、阿里、百度等）或開源模型已足夠解決普通程式設計、日常任務和工作需求。這個觀點的核心邏輯來自能力與成本的邊際關係——就如同普通數學問題不需要陳景潤或丘成桐來解決一樣，普通的前端開發、全棧應用、資料處理等工作，85分和95分的模型在實際應用中差異極微，使用者幾乎感知不到。額外的5分能力無法產生相應的投資回報，因此價效比最高的選擇是購買價效比最優的模型訂閱或充值。

Agent開發是當代計算機教育的新基礎課。講者明確指出，從2025-2026年起，每個計算機系學生的第一課就應該是手寫一個最小化的SV Agent。這就像過去的學生手寫Lisp直譯器、編譯器、作業系統一樣，是對該領域本質的理解。這個最小化Agent只需要實現Terminal執行、檔案讀寫、Prompt拼接、Function Calling等核心功能。學生不是為了重新造輪子，而是要理解為什麼要這樣設計。完成最小化實現後，應該閱讀Codex（Rust）、CloudCode、OpenCode等現代Agent框架的程式碼，學習它們如何實現Long-term Memory、Multi-agent排程、Background task管理、Context自動壓縮、Workflow流程控制、Sandbox隔離、可觀測性設計等進階特性。這個過程是從看懂 → 設計 → 實現 → 對標學習 → 迭代改進的完整閉環。

對於非程式設計師的通用Agent方案堪稱講者最實用的建議。他指出，如果直接開發Agent太複雜，可以用一個極簡方案：透過ClaudeCode的Headless模式，將所有與任務相關的文件、資料庫、配置檔案、Skills文件放在一個臨時資料夾，編寫Node.js或Python指令碼呼叫ClaudeCode API，全許可權開啟，讓系統自動執行整個流程，最後將成功或失敗狀態儲存為JSON檔案。這個方案的優勢在於無需深度程式設計能力，高中生都能實現，且效能和可維護性往往超過99%的手工設計方案。這就是講者所謂"價效比最優的通用Agent"——用好現成工具，定製化滿足自己的需求，往往勝過自己從零設計。

最後是Agent應用的嚴格邊界判斷，這也是講者最強調的部分。Agent最適合的場景是封閉環境——即本地完整可執行、可模擬、可精確驗證的領域。具體包括：程式設計（本地編譯、測試、實時反饋）、數學（LaTeX證明、計算機本地檢查）、晶片設計（EDA工具如Verilog/VHDL的本地模擬）、MATLAB/Simulink模擬（訊號處理、流體力學、熱力學、感測器等100-200個工具箱）、CAD與機械設計（AutoCAD、AutoLisp、數控機床程式設計）等。相反，金融預測、股票交易、開放市場預測等不應交給Agent，因為這些場景違反了資訊理論與英國論——人類尚無法可靠預測的問題，Agent同樣無法解決。講者強調，Agent不是神，不能超越資訊和邏輯的邊界，用Agent做金融預測最多是綜合網頁資訊後給出"可能漲也可能跌"的虛假結論，這是不負責任的。

此外，講者也批評了多年來Multi-agent領域的普遍誤區：程式設計場景不適合多Agent（會產生程式碼合併混亂）、串聯流程（如MetaGPT的產品→架構→程式設計→審查→測試）反而降低效率、公司架構模擬（團隊內各自對話）最終產生混亂無產出。Multi-agent真正適合的只有兩種場景：大規模並行任務（如Map-Reduce搜尋、爬蟲、資料稽核）和精細的流程控制Agent系統。