【Podcast 說明欄】

EP106 | AI Agent 團隊也會內耗：Berkeley 研究揭露的 14 種系統性崩潰，與你該有的對策

UC Berkeley研究團隊研究了五個主流的Multi-Agent框架、超過150個任務，動用六位專家標註員，最終歸納出14種系統性失敗模式，分屬三大類。論文最關鍵的結論是：失敗的根源不是模型不夠聰明，而是這些多智能體系統表現出和管理不佳的人類團隊一樣的問題『角色混亂、溝通不良、目標不對齊、品質把關不足。』

本集Vincent從這篇論文出發，拆解三個真實失敗案例，同時延伸分享三個實戰建議。

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07/01(三) 19:00 - 20:00 7/1 聽友專屬 AI 驗收案例解析
以常見 RAG 案例為主題，跟大家聊聊常見的坑要怎麼避開，也歡迎大家把相關問題帶上線一起討論～
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07/12 (日) 13:00 - 17:30 AI 成效診斷與驗收實戰課
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７月邀請到 Visa Consulting & Analytics（VCA）團隊總監 Sean，他長期站在商業與技術之間扮演橋樑角色，與大家分享資料分析師與顧問如何做到讓團隊「敢信、敢驗收」。
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07/25 (六）13:00 - 17:30 開放式生成 AI 驗收實戰課
這門課提供一套完整方法論與實作工具，帶你從「說不清哪裡不對」進化到「能判斷、能對齊、能規模化檢查」。
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