AI 103 應用

Canvas 的用途

Agent Memory, Knowledge & Skills Canvas 是 AI 103 的期末作品。針對一個真實的使用情境，你要決定 Agent 目前必須知道什麼、應該記住什麼、應該檢索什麼、知識如何分塊與描述、需要哪些可重複使用的技能，以及界線在哪裡。

你要填寫什麼

• Agent 目標與必要 Context
• 記憶：哪些資訊跨任務保留、保留多久，以及誰可以存取
• 知識來源，以及哪些應該檢索（RAG）而不是記住
• 分塊策略與 Metadata，包括哪些 Metadata 會用作過濾條件
• Agent 技能：目的、輸入、指示、知識、工具、輸出與查證
• Context 最佳化：一律放入、需要時檢索、摘要、壓縮或移除
• 風險與界線：哪些不應保存、Agent 不應看到什麼、哪些需要存取控制或人工審查

範例

Canvas 頁面提供三個不綁定特定廠商的範例：客服 Agent、課程教材準備 Agent，以及處理模擬文件的診所行政文件摘要 Agent。

送出前的提醒

接下來：AI 104

當 Agent 擁有記憶、知識與技能之後，這些能力要如何組合成一條可以從頭跑到尾的工作流程？這就是 AI 104 的主題：Agentic AI Workflow & Execution Design。而審查結果的責任，始終在人。

前往 Canvas

• 填寫 Agent Memory, Knowledge & Skills Canvas
• 繼續前往 AI 104：Agentic AI Workflow & Execution Design

你需要完成

• 完成 AI 103 六個單元的學習
• 在課程後測拿到 80% 以上
• 若要取得 Agentic Memory 能力證書，另外提交 Agent Memory, Knowledge & Skills Canvas，並經 Credential Admin 依評分規準審查通過

你會被評量

Agent Memory, Knowledge & Skills Canvas 由 Credential Admin 依六個加權面向評分：Agent 目標與必要 Context、記憶設計、知識來源與檢索、分塊與 Metadata、Agent 技能設計、Context 最佳化與風險及人工審查。總分 18 分中達 15 分以上、且未觸發任一項 critical-fail 規則，才是 PASS；12 分以下或觸發任一項 critical-fail 規則則為 FAIL。

實作證據

• 一筆記錄下來的 rubric 結果（PASS、REVISION_REQUIRED 或 FAIL），且未觸發任何 critical-fail 規則
• 通過的評分會為六項 AI 103 細項能力（Context 與 Memory 判別、記憶生命週期設計、RAG 檢索決策、分塊與 Metadata 設計、知識架構與 Agent 技能、Context 最佳化與失敗診斷）分別留下能力證據

可取得

AI 103 完課證書：完成六個單元並在後測達到門檻，即可取得，不需要提交 Canvas。Agentic Memory 能力證書：需另外提交 Agent Memory, Knowledge & Skills Canvas，並經審查通過，兩者各自獨立、互不影響。

這項證明不代表

這項證明確認持有人完成了 AI 103 的必修課程、後測，或（能力證書）針對 Canvas 展現了記憶設計、知識檢索、分塊與技能設計等能力。

• 不代表持有人具備正式的知識管理或資訊安全專業證照或雇用資格
• 不代表持有人日後設計的任何特定 Agent Memory 系統必然正確或安全
• 不代表可以省略高風險決策前的人工審查（Human, AI, Human）