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Agent 治理

共 9 篇文章

Agent 治理2026年10月9日

與其等 context 快滿才壓縮，我更想依口徑確認、方向停止與結果待驗證等工作節點收斂資訊，同時保留證據位置，讓細節需要時找得回來。

Agent 治理2026年9月18日

Skill 記對了上次的做法，換個專案卻可能用錯。以付費用戶分析為例，說明如何區分方法、共用規則、專案知識與本次分析決策。

Agent 治理2026年7月19日

Prompt Engineering 沒有過時，但 Agent 還要管理工具、資料、狀態、歷史與記憶；Context Engineering 決定模型每一輪究竟看見什麼。

Agent 治理2026年7月19日

Context Window 變大只代表能放入更多 token，不代表模型能同樣可靠地使用每段資訊；長任務需靠壓縮、結構化 artifacts 與按需載入控制 Context Rot。

Agent 治理2026年7月19日

Agent 長期記憶會跨對話影響分析，因此企業知識需要來源、範圍、核准與淘汰機制；本文提供可直接採用的 Memory 治理框架與 Queued Knowledge 審批流程。

Agent 治理2026年7月19日

MCP 用標準化的 client-server 協定連接 AI 應用、資料與工具；本文說明核心元件、安全邊界，以及 Lantide 的雙向 MCP 用法。

Agent 治理2026年7月19日

MCP 只標準化連線，不保證最小權限。本文用 host、credential、scope、capability、approval 與 audit 檢查 Agent 資料存取。

Agent 治理2026年7月19日

AI Agent 治理要先把使用者、Agent、工具與資料的能力邊界畫清楚，再配置核准、監控與復原；本文提供可直接填寫、測試與指定 owner 的六格能力地圖。

Agent 治理2026年7月19日

資料表名稱與欄位型別只能描述資料長相，無法定義有效客戶、營收、轉換率與時間窗。本文拆解 AI 分析需要的業務語意，以及如何把口徑變成可審閱的分析契約。