🚀 VBMA 學習路徑圖

自動化流程學習 → AI Agent 設計 → 應用整合

做你沒做過的事情叫成長
做你不願意做的事叫改變
做你不敢做的事叫突破
—— 華倫·愛德華·巴菲特

💡 核心理念：參數 vs 變數 vs 亂數

將 AI 導入工作流程自動化，就是在處理「參數」的自動化流程中，
加入 AI 來處理複雜的「變數」情境，最終透過人機協作應對「亂數」挑戰

🗂️ 參數 Parameters

  • 可量化、可精確定義
  • 結構化數據處理
  • 固定流程與邏輯
  • 明確的真/假、是/否
  • 適合：傳統流程自動化

🧠 變數 Variables

  • 需要理解與判斷
  • 語意模糊、定義不明確
  • 需要推理、經驗、知識
  • 非結構化數據處理
  • 適合：AI Agent 智能代理

🎲 亂數 Random

  • 不可預測、高度動態
  • 需要即時反應與調整
  • 多重因素交互影響
  • 需要創造性解決方案
  • 適合：人機協作智能系統
階段一

自動化流程學習

Workflow Automation Learning

💡 成長 - 做你沒做過的事情
學習建立自動化工作流程，掌握 VBMA 架構基礎

🗂️ 核心概念：參數處理

學習處理可量化、可精確定義的條件，掌握固定流程與邏輯的設計。建立可重複執行的標準化流程，為後續 AI 整合打下基礎。

學習重點
產品設計與定義
SaaS 產品選題與市場定位
目標用戶與核心價值主張
產品商業模式設計
VBMA 整合架構深度解析
Vibe Coding：順著感覺的編程方式
Bridge 翻譯層：企業與個人創作的橋梁
M8D 工作流：無程式碼智能自動化
Agent 設計：AI 驅動的智能代理
流程設計實作
業務流程邏輯建立
自動化工作流程設計
流程可追蹤性與優化
業務流程圖

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交付成果
  • 產品定義書
  • 專案規劃書
  • 技術架構圖
  • POC 規格書
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階段二

AI Agent 設計

KM + Agent

🔄 改變 - 做你不願意做的事情
跳脫舒適圈，建構 AI 智能代理與知識管理系統

🧠 核心概念：變數判斷

學習設計 AI Agent 來處理需要判斷與理解的變數情境。整合知識管理系統，讓 Agent 具備推理、學習與決策能力。

學習重點
知識管理系統(KM)
RAG 技術應用
智能語意檢索系統
知識庫建構與優化
Agent 智能代理設計
AI Agent 架構設計
多 Agent 協作機制
決策邏輯與行為設計
資料與權限架構
結構化與語意化資料模型
角色管理與存取控制
企業級安全設計
OpenAI Agent builder (SDK) 整合應用
Agent 流程圖

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交付成果
  • 知識庫系統
  • Agent 設計文檔
  • 資料模型
  • 權限架構
  • POC 產品展示
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階段三

應用整合

Vibe Coding + Agent + Workflow

⚡ 突破 - 做你不敢做的事情
整合所有技術，創造完整可運作的 AI 驅動產品

⚡ 核心概念：人機協作、處理亂數

整合參數與變數處理能力，結合 Agent 智能判斷與 Workflow 自動執行。最終透過人機協作應對不可預測的「亂數」情境，實現既有效率又智能、還能靈活應變的完整解決方案。

學習重點
Vibe Coding 深度實作
AI 驅動前端開發
元件化開發思維
快速原型實現
完整系統整合
前中後端無縫串接
第三方平台 API 整合
Bridge 中介層實作
GRID 拓撲可視化
系統架構全貌呈現
節點與功能線整合
可視化監控與管理
營運彈性設計
系統擴展性設計
智能監控與自癒能力
持續優化機制
系統架構圖

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交付成果
  • 整合系統
  • 即時監控儀表板
  • 可運作的 MVP 產品
  • 優化策略
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🔄 持續學習與迭代

每個階段都建立在前一階段的基礎之上，從工作流程自動化到 AI 驅動的應用整合，創造出完整的學習旅程。整個過程強調實作練習、真實交付成果與持續改進，最終實現人機協作的智能化工作模式。