課程形式
線上
課程名稱
NAPAI計畫-SIGAgent#4-從零到上線:用 MCP 打造大學智慧問答 Agent 全攻略 (786)
課程編號
786
課程期間
2026-05-22 ~
老師
范耀中 (教授 / 國立中興大學)
課程類別
AI人工智慧
時數
3 (小時)
修課人數
0
標籤
核心程式碼, MCP協定, API快取, AI應用, 大型語言模型, 智慧查詢, 工作坊, LLM優化, MCP Server, AI Agent
簡介

從零到上線:用 MCP 打造大學智慧問答 Agent 全攻略

當前的生成式 AI 技術正以驚人的速度發展,然而大學校園內混雜著跨處室的行政法規、即時課務與封閉的圖書館藏資料,往往成為通用大模型無法觸及的知識迷宮。如何打破傳統程式開發與各系統格式不一的門檻,打造一個能精準理解校園私有數據、甚至提供即時智慧服務的 Agent,已成為高校數位轉型的關鍵挑戰。

本講座由國立中興大學資訊工程學系范耀中教授主講,將從零開始揭秘中興大學「AI新學伴」系統的底層邏輯。課程將深度剖析 RAG、Tool Use 與最新的 MCP(Model Context Protocol)跨應用共用架構,並毫無保留地分享團隊在開發過程中如何跨越「高昂 Token 成本、學生提示詞注入攻擊、行政法規幻覺調校」等真實坑洞的寶貴經驗。本課程不僅提供最核心的程式碼與豐富的 Workshop 資源,更將帶領學員現場實作「中央大學圖書館智慧問答」版本,幫助您在三個小時內掌握 AI Agent 從概念、開發到上線營運的全新思維與實戰密技。

更多資訊--
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報名資訊    
報名期間
開始: 2026-09-15
總人數限制
無限制
其他資訊
承辦人
林瑞雅 / 網路學習科技研究所碩士班
葉家綸 / 土木工程學系
開課單位
教學發展中心
課程 QR code
https://ncuxms.ncu.edu.tw/course/786
課程教材
  1. 1.
    校園封閉知識的終結者:AI新學伴與MCP架構初探
    大學校園的各式行政資料、課務與圖書館藏往往如同複雜的迷宮,由於數據未對外公開,傳統如 ChatGPT 或 Gemini 等大語言模型(LM)皆無法直接理解與回答這類封閉式的私有資料。為了解決此痛點,主講者於中興大學攜手圖書館員與教務處同仁,成功開發出開放給全校同學使用的「AI 新學伴」系統。本段落將以此實戰產品為出發點,深入剖析其背後的核心——大模型結合 MCP(Model Context Protocol)的統一架構,並展示如何透過此技術串接圖書館與教務處,讓 AI 能夠完美回答學生複雜的跨處室課務安排與圖書即時狀況,為親手打造個人專屬的高校 Agent 建立清晰的目標感。
  2. 2.
    突破大模型天花板:從 RAG、Tool Use 到 MCP 的技術演進
    大語言模型雖具備強大的語言推理與分析能力,但預訓練的本質也使其面臨知識截止日期、無法接觸私有資料以及容易產生「幻覺」等先天限制。本段落將橫向對比突破大模型天花板的三大主流策略:翻書式的 RAG(檢索增強生成)、呼叫外部程式的 Tool Use(工具調用),以及新興的 MCP(模型上下文協定)。講師將深入剖析 RAG 無法應對圖書館即時借閱變動的缺陷,以及當 Tool Use 面臨不同 AI 大廠(如 Claude 與 ChatGPT)自定義 Schema 格式不一時的串接痛點,進而揭示 MCP 如何做為大模型時代的「共同協定」,統一外部資料與模型的對接標準,大幅降低組織內部的開發與維護成本。
  3. 3.
    從零到上線的 Agent 實戰:中興大學踩坑經驗與中央大學版本實作
    開發一個真正面向全校學生的校園 Agent,除了程式碼撰寫,更充滿了各種不為人知的技術坑與行政調校。主講者將慷慨分享一路上累積的珍貴「踩坑」實戰經驗,包括如何透過 MCP 技術優化,將原本每打一個「Hi」就需付出12元台幣的高昂 Token 費用,優化至每天控制在台幣 100 元左右的低成本營運;同時分享面對大一學生惡意「提示詞注入(Prompt Injection)」的防禦手段,以及如何動員教務處測試、解決行政法規定義模糊的調教過程。課程最後將帶領大家實際動手操作,利用不需要 API Key 的中央大學圖書館館藏 API,在三個小時內完成一套屬於自己的大學智慧問答 Agent 核心架構。