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學習如何使用 Parallel Node 同時執行多個節點，透過實際範例了解各種合併策略，提升 AI 應用的效能與彈性。

學習 Koog 框架的檢查點系統，透過簡單的文件處理和任務執行範例，理解如何讓 AI Agent 在長時間執行過程中保存狀態，並在意外中斷後從上次的進度繼續執行。

學習 Koog 框架的子圖（Subgraph）概念，掌握模組化設計技巧。透過研究-規劃-執行系統範例，了解如何建構可重用、可維護的複雜 AI 應用架構。

深入學習 Koog 框架的進階節點類型，包括 LLM 互動節點、工具執行節點，以及進階流程控制技巧。透過智慧客服系統範例，掌握條件分流和平行處理。

Github 推出的 Spec-Driven Development (SDD) 工具包 spec-kit，支援 Claude Code、GitHub Copilot 和 Gemini CLI，提供完整的規格文件產生與技術規劃功能

探索 Koog 框架的策略圖（Strategy Graph）概念，學習如何建立多階段的 AI 工作流程。透過節點（Node）和邊（Edge）的組合，設計複雜但有條理的 Agent 執行邏輯。

學習如何透過 Model Context Protocol (MCP) 協定為 AI Agent 添加標準化外部工具。透過 Context7 文件查詢和 Playwright 網頁自動化兩個實際範例，展示如何整合不同類型的 MCP 工具到 Koog AI Agent 中

學習如何將 Koog AI 框架整合到 Ktor 應用中，建立簡潔的 REST API 端點，讓使用者透過 HTTP 請求與 AI 對話。

軟體開發中最令人頭痛的問題之一就是估算。Kent Beck 在這個深度討論中揭示了為什麼估算如此困難，以及我們應該如何重新思考這個問題。從理解問題背後的真實意圖到區分目標、承諾與機率分佈，這篇文章將帶你探索軟體估算的本質。

為 Koog AI Agent 添加 OpenTelemetry 監控功能，透過簡單範例展示如何追蹤 LLM 呼叫和工具執行的完整請求鏈路，在 Jaeger UI 中視覺化 AI 應用的可觀測性。