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Martin Fowler 分享對於大型語言模型在軟體開發領域的深度思考，涵蓋影響評估、產業泡沫、幻覺特性、非確定性轉變等七個重要觀點，為開發者提供寶貴的洞察與建議

學習 Koog 框架中三個關鍵事件的使用：onAgentStarted、onToolCallFinished 和 onError。透過智能客服機器人範例，了解如何監控 Agent 執行過程並進行基本的除錯和日誌記錄

學習 Koog 的 Agent 記憶體管理系統，明確記憶體與快取的差異，透過 PersonalizedGreeter 範例掌握個人化問候功能的實作，讓 AI 能記住使用者資訊並提供個人化體驗

從社群討論開始，分享 Theo 對開源新創趨勢的深度分析。以 PostHog 為例，探討開源如何成為企業差異化利器，以及背後的商業考量與挑戰

學習 Koog 的基礎快取系統，透過記憶體快取和檔案快取優化 AI 應用的回應速度，降低 API 成本。以智能客服系統為例，展示如何為常見問題加入快取機制，實現毫秒級回應。

學習 Koog 的音訊處理功能，實作音訊轉錄和分析，建立會議記錄自動化系統

學習 Koog 框架的文件處理能力，使用 DocumentSummarizer 實現 PDF 和文字檔案的分析與摘要

學習 Koog 框架的圖像處理能力，掌握圖像分析、文字提取、內容識別等功能，建立能夠理解和分析視覺內容的 AI 應用

學習 Koog 框架的外部 API 整合技術，建立實用的天氣查詢工具，掌握 HTTP 請求、JSON 解析、超時處理等核心概念，讓 AI Agent 具備與外部服務互動的能力。

綜合運用前面學習的 Koog 框架技術，建立一個實用的 AI 客服機器人。將 API 管理、提示設計、錯誤處理等技術整合為完整的對話系統。