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AI Agent 馬拉松:總結與未來藍圖
歷經一系列修煉,我們從最基礎的 Agent 架構、框架大師們的設計哲學,一路挺進到企業級安全沙盒與型別安全。這篇總結為你整理了完整的 30 天攻略目錄,並為我們的下一段 AI 旅程定下新目標。

專案紀錄:ERP 系統 AI 決策幕僚建置實戰
探討將 ERP 數據庫轉化為 AI 決策輔助系統的完整流程。紀錄系統雙模式 AI 架構、多代理人 (Multi-Agent) 協作、HITL 人工確認節點與持久化記憶層的技術實作。

【實戰】Day 29:打造 AI 個人助理 — 對話記憶 + 角色性格設定
把 ERP AI 幕僚升級為真正的 AI 個人助理:後端 JSON 對話持久化(切頁面不遺失)、類 ChatGPT 對話清單切換、PydanticAI message_history 多輪記憶,以及四個辯論角色的性格外部化到 JSON——不改 code 即可調整業務、生管、財務、總經理的個性與分析重點,PUT API 熱重載立即生效。

【實戰】Day 28:HITL — 人工確認節點,AI 建議變真實訂單
Human-in-the-Loop 實作:Mode B 辯論完成後,若總經理建議「接受」,前端顯示 HITL 確認卡;使用者點「核准下單」後,FastAPI 將新訂單寫入 orders.json,訂單管理頁即時刷新。全程零資料庫,純 JSON 持久化示範完整的 AI → 人 → 系統 閉環。

【實戰】Day 27:ERP 訂單儀表板 — Recharts 數據可視化
把真實訂單數據搬上螢幕:一支 FastAPI Summary API + Next.js Proxy + Recharts 四圖表,打造鞋墊廠專屬 ERP 儀表板。品牌營收、廠區稼動率、毛利率警示、訂單狀態一覽無遺。

【實戰】Day 26:前後端串接 + SSE Streaming
讓前端真正「看見」AI 在思考:FastAPI StreamingResponse + Next.js Route Handler Proxy + React SSE 消費,全端串接一次打通。同時加入 Mode B 辯論結果展示 UI。

【實戰】Day 25:Mode B:用 LangGraph 打造三角辯論 Agent
Mode A 單一 Agent 會說「我建議…」;Mode B 的三個 Agent 會先吵一架再告訴你答案。本篇實作 LangGraph StateGraph:業務、生管、財務三角辯論,財務否決條件路由,總經理最終仲裁。

【實戰】Day 24:Mode A 實作:用 Pydantic AI 打造鞋墊廠訂單決策 Agent
從設計圖到真實程式碼。本篇完整實作 Day 20 規格書中的 Mode A 單一決策 Agent:Pydantic AI + FastAPI 五層架構全部串通,並說清楚前後端為何必須分離、API 如何成為唯一橋樑。

【實戰】Day 23:告別單調聊天框!引入 next-shadcn-dashboard 打造企業級 Agent 戰情室
有了強大的後端 Agent 大腦,我們需要一個相稱的舞台。本篇文章我們將脫離單純的聊天視窗,探討如何利用開源的 next-shadcn-dashboard-starter 打造出具備前後端分離、高度視覺化的企業級戰情室。