Visualizing Generative AI

在AI重構信息分發邏輯的今天，用戶不再滿足於找到鏈接，而是直接索要確定的答案。這標誌著 "答案經濟” 時代的到來，也催生了以信任為核心的新競爭維度：GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎優化）。本書系統性地揭示了 AI 時代的增長新範式—GEO。它將指導你完成從流量思維到引擎思維的根本躍遷，將商業競爭的核心從爭奪可見性轉向構建信任。本書摒棄空洞理論，提供了一整套從頂層戰略、內容模型到組織賦能、商業變現的完整作戰體系與實戰工具。通過學習本書，你將掌握構建自動化成交系統的能力，贏得客戶與算法的雙重青睞，掌控 AI 時代的流量分配權。本書作為GEO領域的系統性指南，以信任構建為核心，通過四大部分打造從認知到落地的完整體系：?第一部分拆解AI時代的底層邏輯，破除流量至上的舊思維，建立信任優先、價值為本的新認知，幫讀者判斷自己是否需要佈局GEO；第二部分聚焦實戰定位，提供品牌語義場設計與內容矩陣規劃方法；第三部分給出能直接複用的工具，介紹圖文、視頻、音頻等多形態內容的GEO優化技巧；第四部分打通商業閉環，並探討AI搜索終局與GEO未來演進。無論你是中小企業主、出海品牌負責人，還是內容創作者、營銷從業者，都能從書中獲得判斷行業機會的框架、零經驗冷啟動的路徑、低成本構建信任的方法，以及在AI時代從"被算法選擇”到"被用戶信任”的生存法則。

 AI發展的浪潮已步入Agent階段，Agentic AI具備橫跨企業多元職能領域的能力，可自主完成複雜的工作流程，為企業提升營運效率與創新發展注入新動能。 應用層面，本書分析國際領先新創公司在企業跨職能Agentic AI平台的產品發展現況與技術架構，為企業導入評估與解決方案供應商提供實務參考。探討 AI Agent對製造業作業流程的影響，並從實際案例觀察導入效益。 在處理器與品牌廠積極布局軟硬整合，力推Agentic AI核心概念，旨在將AI工具逐漸發展為主動協作的數位代理人，並連帶影響AI NB硬體規格跟進變化。 在資料工程之應用，說明AI Agent如何協助企業優化資料工程的效率和品質，建立可信的資料處理架構。為企業負責資料任務的專業角色，如資料工程團隊主管，提供技術面洞察，以因應資料量快速成長且資料來源異質化所帶來之挑戰。在醫療照護的應用層面，分析AI Agent 在智慧醫療照護的發展趨勢，提供業者發展創新科技或服務之借鏡參考。 提供AI Agent在企業多元職能領域上的近期發展，相關應用於在製造業、醫療業、資料工程的實際案例及導入效益。 提供AI Agent在處理器與品牌廠的廠商布局與軟硬整合，提供企業進行策略規劃與布局參考。2025年快速發展的準殺手級應用，正在緊跟著生成式 AI (Generative AI) 浪潮迅速崛起，AI代理（AI Agent)以前所未有的自主性與智慧化能力，漸進速捷的悄悄改變我們的生活與工作模式。專家學者紛紛預測，AI Agent將在未來五年內徹底改變科技產業，甚至推動工作流程的大幅變革，可能超越下一代基礎模型。AI Agent 的核心概念是以大型語言模型 (LLM) 為基礎，運用海量知識，對於本身產出的內容再進行反思與規劃後，再運用各類型工具達成任務。這樣的工作流程，徹底解決博學多聞的傳統LLM，在面對複雜工作環境時，需要使用者不斷來回引導與介入的限制。AI Agent 的關鍵突破點，在於它具備自主性（獨立運作無須人工干預）、適應性（從經驗與環境回饋過程中持續學習）及目標導向（將複雜任務分解為可管理步驟）等三大核心特性。在技術組成上，Agent 依靠感知能力（蒐集即時數據與指令）、規劃能力（利用思維鏈推理策略）、記憶能力（透過向量資料庫或 RAG 實現長期學習）及工具使用能力（調用 API、網路搜尋、執行程式

2025年快速發展的準殺手級應用，正在緊跟著生成式 AI (Generative AI) 浪潮迅速崛起，AI代理（AI Agent)以前所未有的自主性與智慧化能力，漸進速捷的悄悄改變我們的生活與工作模式。專家學者紛紛預測，AI Agent將在未來五年內徹底改變科技產業，甚至推動工作流程的大幅變革，可能超越下一代基礎模型。 AI Agent 的核心概念是以大型語言模型 (LLM) 為基礎，運用海量知識，對於本身產出的內容再進行反思與規劃後，再運用各類型工具達成任務。這樣的工作流程，徹底解決博學多聞的傳統LLM，在面對複雜工作環境時，需要使用者不斷來回引導與介入的限制。 AI Agent 的關鍵突破點，在於它具備自主性（獨立運作無須人工干預）、適應性（從經驗與環境回饋過程中持續學習）及目標導向（將複雜任務分解為可管理步驟）等三大核心特性。在技術組成上，Agent 依靠感知能力（蒐集即時數據與指令）、規劃能力（利用思維鏈推理策略）、記憶能力（透過向量資料庫或 RAG 實現長期學習）及工具使用能力（調用 API、網路搜尋、執行程式碼）。Agentic AI 平台因此能夠打破傳統 RPA 規則的僵化限制，成為能夠理解語義、自主判斷、規劃與執行任務的「智慧化」數位勞動力。 AI Agent 的應用已經不再侷限於單一領域，而是走向企業跨職能的整合。國際新創業者如 Moveworks、Aisera、CrewAI等企業，正在引領這波趨勢。Moveworks公司以 IT 營運為利基市場出發，系統採用「Agentic 推理引擎」，打造跨資訊技術、人力資源及財務的多職能 AI 代理；Aisera公司則以分層技術架構，深耕垂直領域，打造「25 個特定領域 LLMs」以強化 Agents 的環境適應力；而開源框架 CrewAI 則是強調多代理人協作 (Multi-Agent Collaboration)的特性，透過「角色多代理框架」實現不同 Agents 共同合作解決複雜問題。 AI Agent 的崛起也成為個人電腦 (AI NB/PC) 領域的競爭焦點。NVIDIA、Qualcomm 等晶片大廠積極布局 Agentic AI 願景。透過地端推論技術，AI Agent 成為能夠推理、使用工具，並且與人類協作的數位代理人，能夠保障資料隱私並提供低延遲體驗。展望未來，為支援複雜的地端 AI 應用，

本書系統探討生成式人工智能(Generative AI)在產品設計中的創新應用，重點分析Midjourney在激發創意 與提升效率方面的價值。作為基於文本提示快速生成多樣化視覺方案的代表性平臺，Midjourney已逐漸成為設計 師構思與表達的重要工具。首先，全書梳理了AI設計工具的發展背景，闡釋Midjourney在諸多平臺中脫穎而出的原因，並結合產品設計的需求，總結其在概念呈現、風格探索與高效迭代中的優勢。其次，書中依次介紹核 心指令與參數優化方法，展開在家具、交通工具、智能家居、電子產品等領域的實踐案例，並延伸至多平臺協同工作流的構建。最後，書稿對AIGC驅動下的設計流程創新與倫理挑戰進行了前瞻性分析。通過循序漸進的技 術講解與應用示例，讀者不僅能快速掌握Midjourney的操作方法，還能建立人工智能賦能下的設計思維與實踐能力，為未來的創新探索奠定堅實基礎。

在數字化時代，生成式人工智能（Generative AI）、低代碼/無代碼平臺、機器人流程自動化（RPA）等新技術不斷湧現，深刻影響著企業的運作模式與管理方式。然而，面對如此劇烈的變革，許多管理者卻感到迷茫和不安。這種焦慮不僅源自於對新技術的陌生，更因為他們缺乏一套系統化的數字化認知和AI領導力。本書正是為了彌合這種認知鴻溝而來的。本書從啟發性和實用性的角度闡述了如何建立企業管理者的數字化認知，從而使企業具有敏捷性和適應性的數字化轉型特徵，並以具體實例說明了管理者如何具備流程、增長和規模的AI思維，如何構建平臺驅動型業務的企業架構，從而實現數字化運營模式下的AI生態系統。

提問力，是AI時代的生存武器。 一本書，幫助我們「精準提問、正確下指令」， 和AI對話更有效率，工作和生活都用得到！ 自從生成式人工智慧（Generative AI）問世以來，它模仿人類的價值觀、信念和思考，如同人類的分身一樣。 像是ChatGPT這種生成式AI，許多回答看似言之有物卻不盡合理，甚至是捏造、偏頗的內容，讓人不知如何是好。 大型語言模型（LLM，Large Language Model）是生成式AI的核心技術，在進化的學習環境中，大型語言模型透過和人類對話，以及和其他生成式AI與各種應用程式、外部硬體互動，都會提升生成式AI的能力，更能幫助我們解決現實世界的課題。 為了要讓ChatGPT這類大型語言模型發揮最大的能力，身為人類的我們，必須學會如何和大型語言模型溝通，進而善用AI的最大潛力。 本書作者岡瑞起（OKA Mizuki）和橋本康弘（HASHIMOTO Yasuhiro）是日本AI專家，兩人帶領讀者了解「精準提問、正確下指令」的基本知識，並且分析大型語言模型的機制，介紹指令模式、觸發指令，幫助我們掌握與AI對話的技巧和知識。作者也提醒，生成式AI有可能成為人類的AI代理人，我們必須加速了解AI代理人的自律性、社會性和嶄新的資訊生態系。 提問力，是AI時代的生存武器。如果你還沒有準備好如何與AI對話，一定要閱讀這本書！