HE301｜Harness Engineering Architecture（12 小時）
兩天十二小時的架構課，處理的是「第一百次仍然成功」。從能力設計出發，逐層拆解知識、脈絡、記憶、規則、工具、工作流、評估與多代理八種架構，每一種都給治理方式與真實案例。12 章 114 課圖文講義、52 張對照表，附兩天的學員講義與投影片 PDF。課程於 2026 年 8 月 30 日實體開課，完整錄影將於課後上傳。
NT$ 12,999
- 課程結構13 章・117 課
- 免費試看2 課
- 觀看期限無限期
HE301｜兩天，第一百次仍然成功
AI 真正的問題不是模型，是架構。兩天十二小時，八種架構逐層拆，每一種都給治理方式與真實案例。8/30 實體開課，錄影於課後上傳。
免費試看
完整課程大綱
課程回放｜完整錄影
- Day 1 上午｜完整錄影
- Day 1 下午｜完整錄影
- Day 2｜完整錄影（課後上傳）
Day 1｜Why AI Needs Architecture
- 這門課要解決的，是「第一百次仍然成功」免費試看
- AI 真正的問題，不是模型免費試看
- 盤點你最近一個月的 AI 工作
- 模型能力，不等於工作能力
- Prompt 與 Architecture 的差異
- Harness 到底是什麼
- AI Capability 的真正定義
- 分辨你的工作：Feature 還是 Capability
- AI Capability Architecture：十層
- Architecture 就是回答十個問題
- 三個產業，同一個共同點
- 畫出你的第一版 Capability Architecture
- 本章收束
Day 1｜Designing AI Capability
- Architecture 的第一步，不是寫 Prompt
- 不要設計 Prompt，先設計 Capability
- 把工作改寫成 Capability
- Capability Statement：一句話說清楚
- Capability Boundary：AI 做什麼、人做什麼
- Capability Decomposition：把大能力拆開
- Capability Matrix：誰做、多重要
- 保險公司：從「幫我處理保險」到成功
- 本章收束
Day 1｜Knowledge Architecture
- 真正的問題，是 AI 不知道它該知道什麼
- AI 最大的限制：不知道你知道什麼
- Data、Information、Knowledge 的差異
- Knowledge Inventory：先盤點，別急著建庫
- Knowledge Layer：知識要分層
- 畫出你的 Knowledge Layer
- Knowledge Flow：知識不會自己更新
- 哪些知識不能交給 AI
- 製造業：從引用過期規格到回答一致
- 本章收束
Day 1｜Context Architecture
- AI 更混亂，往往不是資訊太少
- Context 與 Knowledge 完全不同
- 每一次工作的 Context 都不同
- Context Inventory：先盤點情境
- Dynamic Context：分靜態與動態
- Context Lifetime：情境有壽命
- Context Flow：情境會流動
- AI Coding Assistant：差的不是模型，是 Context
- 本章收束
Day 1｜Memory Architecture
- Memory 不是聊天記錄
- Knowledge、Context、Memory 的差異
- AI 到底該記住什麼
- Memory Layer：記憶要分層
- Memory Lifecycle：記憶有生命週期
- Memory Update：記憶要更新
- Memory Governance：哪些不能記
- 有沒有 Memory，天差地遠
- 本章收束
Day 1｜Rule Architecture
- 沒有規則，就沒有一致性
- Prompt 改變回答，Rule 決定回答
- Rule Inventory：先盤點規則
- Rule Types：規則分五類
- Rule Priority：規則有優先順序
- Rule Conflict：規則一定會衝突
- Rule Governance：規則要治理
- 銀行 AI 客服：從違規到穩定
- 本章收束｜Day 1 尾聲
Day 2｜Tool Architecture
- AI 很聰明，但沒有手
- AI 為什麼需要 Tool
- Tool 不只是 API
- Tool Selection：什麼時候用哪個
- Tool Dependency：工具會互相依賴
- Tool Governance：不是每個工具都能給 AI
- Tool Architecture ＋ 產業案例
- 本章收束
Day 2｜Workflow Architecture
- Workflow 是所有 Layer 的整合
- Task 不等於 Workflow
- Workflow 一定有開始與結束
- Workflow Layer：把流程拆開
- Human in the Loop：哪一步該留人
- Workflow Failure：別只修 Prompt
- Workflow Optimization：流程會演化
- 同一個 AI，改了 Workflow 就成功
- 換個產業，練同一套設計能力
- 本章收束
Day 2｜Evaluation Architecture
- 沒有 Evaluation，就沒有 Capability
- AI 做完，不代表完成
- Success Criteria：先定義什麼叫成功
- KPI Architecture：把成功量化
- Evaluation Layer：驗證也要分層
- Feedback Loop：驗證要回饋
- Continuous Improvement：這才是 Engineering
- 本章收束
Day 2｜Multi-agent Architecture
- 從一個能力，到一組會協作的能力
- 何時拆、何時別拆
- 四大編排模式
- 模式一、二：Orchestrator–Worker 與 Pipeline
- 模式三、四：Planner–Generator–Evaluator 與 Handoff
- 怎麼選模式：一張決策表
- 代理間介面契約：agent 版的 spec
- 可靠性四件事：失敗隔離、降級、成本、觀測
- 多代理參考架構
Day 2｜接一套多代理架構
- 你要交出一套多代理架構
- 選流程定總 Goal ／ 拆代理
- 畫架構圖 ／ 寫交接契約
- 接主控（orchestrator 提示詞骨架）
- 寫子代理（提示詞骨架）
- 加共用資產 ／ 加治理
- 沒碰過程式，一樣接得出多代理
- 你的多代理架構藍圖 ＋ 驗收清單
- 本章收束
Day 2｜AI Capability Architecture Studio
- 把前面所有層，整合成一套架構
- Define the Business Goal
- Build the AI Capability Blueprint
- Draw the Architecture
- Architecture Review
- Architecture Stress Test
- AI Capability Maturity Assessment
- Roadmap Planning ＋ Peer Review
- 為你的 AI 系統打分
- AI Capability Architecture Portfolio
- 回到第一章的那個問題
常見問答
錄影什麼時候有？
HE301 於 2026 年 8 月 30 日實體開課，完整錄影會在課後上傳。現在購買，114 課圖文講義與 4 份 PDF 立刻可讀。
要先上 HE101、HE201 嗎？
建議至少上過 HE101。這門課預設你知道 harness 由哪些部分組成，而且做得出來一次。
兩天可以分開報名嗎？
不行。八種架構是一整套，Day 2 建立在 Day 1 上。
有什麼可以下載？
兩天的學員講義與投影片，共 4 份 PDF。
有觀看期限嗎？
沒有。買了之後隨時回來重看。
做得出來，還要治理得住
第一百次仍然成功，靠的是架構不是運氣
立即報名準備好開始了嗎
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報名後立即解鎖 114 課圖文講義與 4 份 PDF；完整錄影於 8/30 課後上傳，沒有觀看期限。