從 ChatGPT 到 AI Agent，

一口氣補上 2025 該懂的核心概念

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AI 資訊爆炸，你是不是越看越焦慮？

新模型、新工具、新名詞，學也學不完？

回答不準、資料給了卻沒用，AI還很笨？

▶️「你只是還沒理解AI的基本原理」

這篇文章沒有 10 個熱門工具、不會有一堆實戰技巧，

而是從 ChatGPT 開始，用故事、圖表、案例，

讓非工程師的你，

也能把 AI 名詞、基本觀念一次串起來！

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💡你會搞懂：

• ChatGPT 怎麼理解你的問題？為什麼經常出錯？
• Prompt、RAG、MCP 是什麼？怎麼讓 AI 更好？
• 「AI 助理」vs「AI Agent」差在哪？該怎麼選？

如果你不是工程師、面對 AI 有巨大壓力，

這篇文章，會幫你補齊那塊讓你一直焦慮的知識缺口，

下次遇到問題、工具改版、導入AI，將不會手足無措！

商品簡介

*本商品可開立二/三聯式電子發票

文章目錄：

📘 ChatGPT 是什麼 ? 【點我試閱】

📘 數據、算力、算法：AI 的三大基礎

📘 聽說GPT很強，為什麼別人用起來感覺比較好?【點我試閱】

　🔹 AI出現幻覺 ?!

　🔹 AI「理解」語言的實際過程

📘 從上下文 Context 開始，強化 AI

　🔹 Token 數量

　🔹 咒術師、Prompt 提示詞

　🔹 後續訓練與「微調（ Fine-tuning）」

　🔹 讓 GPT 自己找資料！

　🔹 讓他自己找，但限縮資料範圍

📘 RAG 檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation）

　🔹 增強向量化（Vectorization）的品質

　🔹 檢索 Retrieval：讓 AI 找到對的資料

　　🔹 檢索前：讓問題更容易被「命中」

　　🔹 檢索後：用模型排序出「真正最相關的」

📘 AI Agent 與工作流程化

　🔹 AI Agent 的進化史

　　🔹 傳統自動化的限制：規則 + 配對

　　🔹 AI Agent 的突破：理解上下文，自主選擇行動

　　🔹 工具調用的邏輯也改變了

　🔹 怎麼擁有自己的 AI Agent？ChatGPT 可以嗎？

　　🔹 ChatGPT 仍然不是完整的 AI Agent

　　🔹 關於 n8n 的基本概念

　🔹 怎麼讓 AI 更好的使用工具 ?

　　🔹 AI 是怎麼使用工具的 ?

　　🔹 Function Call 是什麼？舉個例子

　　🔹 GPT 怎麼透過 n8n 使用工具？

　　🔹 用比喻理解：API 像報修單

　　🔹 引入上下文與 MCP 接口的誕生

　　🔹 MCP 是什麼？

📘 乾脆讓代理人一起工作 — Agent to Agent（A2A）

📘 怎麼啟動企業內部的 AI 導入 ?

　🔹 工作流程化：打造 AI 能發揮的實戰環境

　🔹 AI 工具操作能力：讓 AI 成為可以放心交付任務的夥伴

📘 你想成為怎樣的人？