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駕馭程式代理人:從原理到掌控自動化開發
Claude Code、Codex、Cursor 這類程式代理人,已經不只是幫你補幾行程式碼。它們能讀懂專案、修改檔案、執行指令、跑測試,甚至連續處理一整段開發任務。

但問題也隨之而來:它為什麼這樣改?為什麼會改錯地方?為什麼有時候看起來快完成了,卻開始繞圈空轉?什麼時候可以放心交給它,什麼時候你必須立刻接手?

這門課回答這些問題的方式是:你自己把一支程式代理人從零寫出來。

不是看示範,是自己打。從一支十行的 HTTP 請求開始,一路加上工具呼叫、代理迴圈、檔案讀寫、指令執行、安全閘門與上下文管理,最後變成一支能讀檔、改檔、跑測試、看到錯誤自己修,還會管理自己記憶的程式。全程只用 Python 標準函式庫,不裝任何第三方套件,每一段程式碼都能當場跑起來。

等這支程式跑起來,你再打開市面上那些工具,會發現裡面裝的就是你剛剛寫過的那些零件。到那時候「它為什麼這樣做」不再是猜測,而是你指得出來的機制。

這門課不只是教你怎麼使用 AI 寫程式工具,而是讓你有能力自己判斷。你會知道任務該怎麼拆、規格該怎麼寫、風險在哪裡、成本花在哪裡,也知道什麼時候該放手、什麼時候該介入。

工具會一直換,但模型、工具呼叫、代理迴圈、上下文、權限與成本這些底層機制不會那麼快過時。學完之後,不管你手上是哪一套工具、或是下一代還沒出現的工具,你都看得懂它、管得動它。
課程大綱
這門課的主線是:你會親手把一支程式代理人從零寫出來。

不是看示範,是自己打。從一支十行的 HTTP 請求開始,一路加到它能讀檔、改檔、跑指令、看到錯誤自己修,還會管理自己的記憶。全程只用 Python 標準函式庫,不裝任何第三方套件。等這支程式跑起來,市面上那些工具裡面裝的是什麼,你就已經知道了。

一、從一支 HTTP 請求開始

大語言模型對外就是一個 HTTP 端點。第一支程式十行,把一句話送出去、把回應印出來。接著往下拆它憑什麼把你的字變成回答:為什麼它補得出程式、為什麼同一個理由也說明它什麼時候會編、為什麼第一個字最慢、為什麼上下文愈長愈貴。

二、讓模型動手:工具呼叫與代理迴圈

模型只會產生文字。它之所以能動手,是因為你把函式描述成規格交給它,再由你的程式去執行。你會寫出思考、行動、觀察這個迴圈,也會親眼看到它為什麼有時候會繞圈空轉。

三、讓它跑指令,而且不出事

能執行指令,代理才形成「跑測試、看到失敗、修、再跑」的閉環。但同一個能力也能刪錯檔案、跑錯指令,所以這一段你會替它蓋三道防線,並且各自試著繞過去看看擋不擋得住。

四、上下文:把零件組成一支代理

長任務會失敗,多半不是模型不夠強,而是它看到的東西不對。你會學會決定給它看什麼、對話太長時怎麼壓縮、跨對話的記憶怎麼存,最後把前面所有零件組成一支完整的代理。

五、換一顆模型,換一條線

同一支程式,換掉兩行就換一家服務。這一段讓你有能力自己選:不同模型差在哪、評測分數該怎麼讀、想完全不連網的話自己的機器跑不跑得動、以及金鑰與設定該放在哪裡。

六、接上真實生態,並且看得懂帳單

自己寫的那一支能跑之後,接下來是工程問題。你會打開一個真實的開源程式代理人,把它的每一個機制對回你寫過的零件;也會看懂帳單怎麼算、快取為什麼能省下大半、什麼任務該交給哪一層模型。

七、擴大、確認,以及帶得走的判斷

最後把工作分給多個代理,並且自己寫評估,讓「它到底做得好不好」變成量得出來的分數。接著橫向比較四條主流產品線,談怎麼讓它整晚自己跑而你敢去睡,以及代理生成的專案長期該怎麼維護。收尾回答一個問題:工具還會一直換,哪些東西不會。
適合對象
只要你寫過程式,並且對「AI 如何協助開發」感到好奇,這門課都適合你。你不需要先懂大語言模型或代理人架構,但需要願意從原理出發,理解工具背後真正發生了什麼。

特別適合以下幾類學員:

● 已經在使用 AI 寫程式工具的開發者
如果你已經在使用 Claude Code、Codex、Cursor 等工具,但常常覺得它有時很強、有時卻莫名其妙改錯,這門課會幫你看懂它背後的運作方式,知道如何更有效地指揮它。

● 想提升開發效率的工程師與程式學習者
如果你希望用 AI 協助閱讀程式碼、修改功能、修正錯誤、撰寫測試或整理文件,這門課會幫你學會如何拆解任務、整理上下文,讓 AI 更穩定地完成工作。

● 想理解 AI 開發工具底層原理的人
如果你不想只停留在「下提示」或「試到可以用」,而是想理解大語言模型、工具使用(tool use)、代理迴圈(agentic loop)、上下文工程(context engineering)與權限控管如何組成一個程式代理人,這門課會提供完整的理解框架。

● 想打造 AI 工具或自動化開發流程的人
如果你想把大語言模型整合進自己的產品、內部工具或開發流程,這門課會幫助你理解程式代理人的基本架構,知道如何設計工具、流程、記憶、權限與驗證機制。

● 需要評估 AI 工具導入的技術主管、架構師與團隊成員
如果你需要判斷 Claude Code、Codex、Cursor 等工具是否適合團隊使用,或需要制定 AI 開發流程、審查規範與風險控管方式,這門課會幫助你建立更清楚的判斷標準。

● 想掌握未來開發工作方式的人
AI 開發工具會持續演進,但模型、工具、上下文、代理迴圈、權限與成本這些底層觀念會長期有用。這門課適合想提早建立判斷力,而不是被工具更新牽著走的人。
開發環境
請自備一台筆電,Windows、macOS、Linux 都可以,課程內容不限定作業系統。

需要準備的東西只有一樣:Python 3。

課堂上寫的每一支程式都只用 Python 標準函式庫,不需要安裝任何第三方套件,也不需要建立虛擬環境。這是刻意的:每多一個外部相依,就多一個當天可能出問題、而且現場來不及修的東西。

不需要自備 API 金鑰。課堂提供一個現成的模型端點,連上去就能用。想在課後自己接一家雲端服務,課程也會教怎麼申請金鑰、怎麼把設定放在程式外面。

真的裝不了 Python 也沒關係。所有範例都可以直接在瀏覽器裡用 Google Colab 開啟並執行,投影片上每一段程式碼都附有連結。

後半段會實際打開一個開源的程式代理人來對照,安裝方式課堂上會帶著做。
實體課程注意事項

●本班為實體課程,常見QA詳情連結

●校園防疫措施詳情連結

●公務員全程參與課程學習後可於課程結束後申請登錄公務人員學習時數

●課程影片觀看期限至課程結束後一週關閉

(一)退費期限:開課日後⅓時數內,詳情連結

(二)查詢結業狀況:結業名單連結

近期班次
第 481 期 駕馭程式代理人:從原理到掌控自動化開發
確定開課
課程類別:六日兩日下午專題班
開課日期:2026.09.06 ~ 2026.09.12
上課時間:每週 (六)(日) 1:00 PM ~ 6:30 PM
學費:新生新台幣 4500 元整
注意事項:
  1. 上課日期:9/6、9/12
  2. 時間13:00~16:00, 16:30 ~ 18:30
  3. 需自備筆電
第 484 期 駕馭程式代理人:從原理到掌控自動化開發
招生中
課程類別:日兩天下午專題班
開課日期:2026.11.01 ~ 2026.11.08
上課時間:每週 (日) 1:00 PM ~ 6:30 PM
學費:新生新台幣 4500 元整
注意事項:
  1. 上課日期:(週日)11/1、11/8
  2. 上課時間:13:00-16:00;16:30-18:30
  3. 需自備筆電
第 484 期 駕馭程式代理人:從原理到掌控自動化開發
招生中
課程類別:六兩天下午專題班
開課日期:2026.11.28 ~ 2026.12.05
上課時間:每週 (六) 1:00 PM ~ 6:30 PM
學費:新生新台幣 4500 元整
注意事項:
  1. 上課日期:(週六)11/17、12/5
  2. 上課時間:13:00-16:00;16:30-18:30
  3. 需自備筆電
講師介紹
李根逸

現任

國立臺灣大學資訊管理學系兼任助理教授

信革 (SIGONO) 數位有限公司技術總監

於本訓練班課程累積授課時數至114年5月已有5,401小時

 

曾任

雷亞 (RAYARK) 遊戲股份有限公司技術總監

 

學歷

國立臺灣大學資訊工程學博士

國立臺灣大學資訊工程學碩士

國立臺灣大學資訊工程學學士

 

相關榮譽

國立臺灣大學112學年度兼任教師教學優良獎

國立臺灣大學資訊工程系優良助教獎

國立臺灣大學書卷獎

 

相關資料與課程規劃可參考個人課程網站 : https://feis.studio