章節索引 — 20 章
AgentZ 全本 20 章，4 個學習層。每章獨立、有 milestone evidence、可前後跳。完整課程設計見 課程地圖。
沒走過、不知從哪開始？翻 5 分鐘 Quick Win 試一支 agent，再決定從哪章入。
前言（真零基礎 onramp）
| 章 | 標題 | 時長 | 核心 |
|---|
| Ch -1 | 完全沒寫過 code 也能讀的 AI Agent 全景 | 30 min | 沙發讀完全景，沒 code 沒 API |
| Ch 0 | 把工具裝好 | 60-90 min | Terminal / Python / git / API key setup |
Part 1 — Watcher（理解，看得懂別人寫的 agent）
| 章 | 標題 | 時長 | 核心 |
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| Ch 1 | LLM 是什麼 | 60 min | Token / Context / Role / Temperature / Embedding |
| Ch 2 | Prompt 設計 | 75 min | System Prompt / Few-shot / CoT / 結構化輸出 |
| Ch 3 | 什麼是 Agent | 60 min | Tool use / ReAct / Agent vs LLM vs ChatGPT |
Part 2 — Operator（操作，會用 CLI agent / MCP / Skills）
| 章 | 標題 | 時長 | 核心 |
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| Ch 4 | CLI Agent 入門 | 75 min | Claude Code / Codex CLI / OpenCode 三家對照 |
| Ch 5 | CLI Workflow | 90 min | CLAUDE.md / Slash command / Hook / Headless Agent |
| Ch 6 | MCP (Model Context Protocol) | 90 min | FastMCP + Tools / Resources / Prompts / MCP Scope |
| Ch 7 | Skills / Plugins / Marketplace | 75 min | Skill vs MCP / Progressive Disclosure |
| Ch 8 | Cost 觀測 / 介入 | 60 min | Token 預算 / cost cap fail-closed / 2026-05 多 vendor 單價 |
Part 3 — Builder（構建，從零寫 agent + framework + deploy）
| 章 | 標題 | 時長 | 核心 |
|---|
| Ch 9 | Function Calling / Tool Use 第一原理 | 90 min | tools schema / stop_reason 6 種 / parallel tool use / Computer Use |
| Ch 10 | ReAct / Plan-and-Solve / Reflection | 90 min | 三大 agent 範式 + code |
| Ch 11 | Agent 框架比較 | 75 min | vanilla / LangGraph / CrewAI / Smolagents / Pydantic AI / A2A 協議 |
| Ch 12 | 從零造輪 Mini Agent Framework | 120 min | 200 行 Python 自己寫 harness |
| Ch 13 | Memory & RAG | 90 min | Session / 長期 / RAG / Chroma / pgvector |
| Ch 14 | Multi-Agent 系統 | 75 min | Subagent / Pipeline / Supervisor / Handoff / 2026 安全 (ICE / Consensus Trap / Slopsquatting) |
| Ch 15 | Deploy + Audit + Replay + Cost Cap | 120 min | V3 case study — 4 道閘門 / OTel GenAI / 合規 (ISO 42001 / NIST RMF / EU AI Act) |
Part 4 — 進階分流（選一條深入）
| 章 | 標題 | 時長 | 核心 |
|---|
| Ch 16 | Researcher 路線 | 90 min | paper bot / deep research / anti-hallucination |
| Ch 17 | Builder 進階 (Agentic-RL) | 120 min | SFT / GRPO / DeepSeek-R1 復現 / reward 設計 |
| Ch 18 | Maker / Educator 路線 | 75 min | 個人助理 + workshop syllabus + Capstone Rubric |
4 層 ladder
零基礎 → Watcher → Operator → Builder → 進階分流
（Ch -1, Ch 0） （Ch 1-3） （Ch 4-8） （Ch 9-15）（Ch 16-18）
每層做完有 milestone evidence — GitHub repo / run ID / portfolio entry 證明你真會了。
完整課程地圖 →（含難度 / 時間 / 4 種學習計畫對照）
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