iThome Hello World 2025：從 MCP 到 Vibe Coding，四場 AI 實戰分享

在今年的 iThome Hello World 2025 開發者大會上，我一口氣帶來了四場跟 AI 實戰高度相關的議程。這不僅僅是知識的分享，更是我們團隊在銀行內部推動 LLM 落地過程中的血汗經驗總結。

相較於談論 AI 的未來願景，這次的四場分享，我更專注於「怎麼把 AI 系統做穩、做深、做得安全」。以下是四場議程的精華回顧：

1. MCP 大聯盟：打造 AI 驅動的資料整合與早期提示

(2025-10-14 | 11:00 - 12:30)

Model Context Protocol (MCP) 正在重新定義 AI Agent 如何與外部系統對接。在這場分享中，我們探討了如何利用 MCP 構建標準化的工具列，讓 LLM 能夠安全且高效地調用企業內部資料API，並透過早期提示（Early Prompting）機制來引導 Agent 的決策路徑。

2. 讓記憶「成群結隊」：利用 GraphRAG 建立客製化 AI 客服

(2025-10-14 | 15:25 - 15:55)

傳統 RAG 在面對跨維度、多跳躍的推理問題時往往力有未逮。我們分享了這一年來將純文本 RAG 升級為知識圖譜架構（Ontology + GraphRAG）的實戰經驗。透過讓資料結構成群結隊，客製化 AI 客服不僅能回答單一問題，還能展現出具備脈絡記憶的理解能力。

3. 五個實習生，一條生產線：Vibe Coding 實戰工作坊

(2025-10-15 | 09:00 - 10:30)

如何帶領零經驗的新人快速打造能用的 AI 原型？這場 90 分鐘的實戰工作坊，我帶著大家體驗了敏捷的 Vibe Coding 模式。示範如何運用 Cursor、Claude 或 Gemini 這些工具，把「詠唱（Prompting）」與「寫扣（Coding）」無縫接軌，讓五個人的生產力媲美一支完整的開發團隊。

4. 企業級 LLM Guardrail 與 Prompt Hardening

(2025-10-15 | 14:10 - 14:55)

在金融業，安全與合規是不可談判的前提。這場我們切入了最硬核的 LLM 防禦戰——從防範 Prompt Injection 到實作企業級 Guardrail（護欄機制）。探討了如何透過 Prompt Hardening 強化模型自身的抵抗力，以及如何在外圍架設檢查層，確保 AI 輸出的穩定與合規。

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