<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <h3><span style="vertical-align: top; color: rgb(0, 0, 255);">重點新聞（0620～0626）</span></h3>
<p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> AI代理 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 可觀測性 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> Salesforce </span></strong></span></p>
<p><span style="font-size: 22px;"><strong>CRM大廠推出新版AI代理服務Agentforce 3，強化部署觀測性</strong></span></p>
<p>最近，CRM大廠Salesforce發布新版的AI代理平臺Agentforce 3，主打更高可觀測性、跨平臺互通和即時控管能力。進一步來說，Agentforce是Salesforce在去年10月推出的服務，他們引用即將發布的Slack調查，在過去半年內，全球AI代理使用量暴增了233%，且已有8,000多家企業註冊導入Agentforce。</p>
<p>這次新版本加入了Command Center觀測中心，企業可即時追蹤AI代理健康狀況、錯誤率和任務執行成果，並透過即時警示快速介入調整。Agentforce 3還支援MCP，可與AWS、Google Cloud、Stripe、Notion等30多個工具整合，可將AI代理用於客服自動化、行銷流程、庫存查詢、帳務處理等多種情境。</p>
<p>舉例來說，一家會計財務公司1-800Accountant就在今年報稅旺季，讓AI自動處理70%的行政對話，Grupo Globo則用來提高22%用戶留存率。Salesforce也指出，Agentforce 3內建超過100種操作和低程式碼設計，可讓企業快速上線客製化AI流程，落地AI人機協作。<a href="https://www.salesforce.com/news/press-releases/2025/06/23/agentforce-3-announcement/">（詳全文）</a></p>
<p><img alt="" src="https://www.salesforce.com/news/wp-content/uploads/sites/3/2025/06/Salesforce-Introduces-Agentforce-3_-The-First-AI-Agent-Platform-Built-For-Businesses-to-Manage-Measure-and-Optimize-a-Hybrid-Workforce-at-Enterprise-Scale.png?w=768&h=432" /></p>
<p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);">Gemini CLI </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> Google </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> AI代理 </span></strong></span></p>
<p><span style="font-size: 22px;"><strong>Google開源Gemini CLI，開發者專屬的AI代理登場</strong></span></p>
<p>Google日前正式開源命令列AI工具Gemini CLI，主打將Gemini 2.5 Pro的強大能力整合進終端機，採用Apache 2.0授權，提供開發者跨平臺、本地端執行的AI協作體驗。透過自然語言指令，開發者可在命令列操作程式碼撰寫、除錯、檔案管理、任務自動化等流程。</p>
<p>Gemini CLI技術亮點：</p>
<p>1. 支援百萬Token脈絡：能處理龐大程式碼庫和複雜任務</p>
<p>2. 整合Google搜尋與MCP：可擷取即時資訊並連結外部模型如Imagen、Veo、Lyria等，從CLI直接生成圖像、影片、音樂等多媒體內容</p>
<p>3. 可高度擴充和自訂提示詞：開發者可針對工作流程客製化</p>
<p>4. 與Gemini Code Assist技術同源：支援VS Code和命令列雙平臺，提供多步驟AI協作推理</p>
<p>Gemini CLI免費配額高達每分鐘60次、每日1,000次請求，遠超同業的平均。使用者只需Google帳戶就能開始使用，開發者也能透過GitHub獲取原始碼並參與貢獻。<a href="https://blog.google/intl/zh-tw/products/cloud/gemini-cli-your-open-source-ai-agent/">（詳全文）</a></p>
<p><img alt="" src="https://storage.googleapis.com/gweb-uniblog-publish-prod/original_images/Gemini_CLI_GIF.gif" /></p>
<p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 微軟 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> Mu </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> Copilot+ PC </span></strong></span></p>
<p><span style="font-size: 22px;"><strong>微軟公開小型語言模型Mu，強化Copilot+ PC端AI代理功能</strong></span></p>
<p>微軟最近發布一套專為Copilot+ PC設計的小型語言模型Mu，主打可在裝置端本地執行，還應用於Windows系統中的「設定代理人」，使用者以自然語言就能快速調整數百項系統設定，如開啟飛航模式、調整螢幕亮度等。但目前只有Dev頻道中，使用Copilot+ PC的Windows Insiders測試者能使用。</p>
<p>Mu以Phi模型為基礎、重新設計而成，採用Transformer架構，以數千億個教育語料預訓練，再用Phi模型進行知識蒸餾，最後以LoRA強化特定任務表現。Mu專為NPU裝置最佳化，在裝置端可達每秒200 token的推理速度，為降低資源占用，Mu採用了參數重新分配、權重共享和後訓練量化（PTQ）技術，使模型體積僅為Phi-3.5-mini的十分之一，但仍不犧牲效能。<a href="https://blogs.windows.com/windowsexperience/2025/06/23/introducing-mu-language-model-and-how-it-enabled-the-agent-in-windows-settings/">（詳全文）</a></p>
<p><img alt="" src="https://winblogs.thesourcemediaassets.com/sites/2/2025/06/EncDec-1024x795.png" /></p>
<p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 機器人模型 </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> Google DeepMind </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 視覺 </span></strong></span></p>
<p><span style="font-size:22px;"><strong>Google推新款裝置端機器人模型，離線也能執行</strong></span></p>
<p>最近，Google DeepMind揭露一款裝置端機器人模型Gemini Robotics On-Device，是首款可離線執行的Gemini視覺語言動作（VLA）模型，主打能直接部署於機器人上，不需網路也能完成複雜任務。該模型具備任務泛化與低延遲推論能力，特別適合網路不穩或對即時性要求高的場域。</p>
<p>Gemini Robotics On-Device以Gemini Robotics模型為基礎改良而成，支援自然語言指令控制，能在雙臂機器人上進行如解開袋子拉鏈、折衣服等高難度操作。模型經優化後僅需極少算力即可執行，且支援微調，只需50到100次示範就能快速適應新任務。Google已釋出Gemini Robotics SDK與MuJoCo模擬環境，協助開發者測試與部署。該模型目前已可運行於ALOHA及Apptronik等第三方機器人平台，開發者只需加入信賴測試計畫，即可取得SDK。<a href="https://deepmind.google/discover/blog/gemini-robotics-on-device-brings-ai-to-local-robotic-devices/">（詳全文）</a></p>
<p><img alt="" src="https://lh3.googleusercontent.com/Jt_Vw7PIJEZtXcMIKM1HbWbBCLxv7RUyjyf07eHp-YOfxMCUZA6mPI9kSCaz65UkMoGcZ8CwlD3dNBvy7bnnYchjSkWyN-SugglT3dmg1A9KdoDqdQM=w2144-h1206-n-nu-rw" /></p>
<p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> Imagen 4 </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 圖片生成 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> Google </span></strong></span></p>
<p><span style="font-size:22px;"><strong>Google公測Imagen 4圖片生成系列模型</strong></span></p>
<p>Google揭露最新圖片生成系列模型Imagen 4，並透過Gemini API和Google AI Studio開始公測。Imagen 4系列模型可分為2個版本，包括Imagen 4 Standard和4 Ultra，它們在文字渲染和生成的圖像品質，都比前一代Imagen 3要好很多。比起標準版，Imagen 4 Ultra具有更高的指令遵從能力，能精確根據用戶文字提示，生成更高品質的圖片。</p>
<p>這兩款模型皆在AI Studio以預覽版提供付費公測。其中，Imagen 4 Standard每幀圖0.04美元，Ultra版則為0.06美元。開發者也可透過Gemini API測試Imagen 4。<a href="https://developers.googleblog.com/en/imagen-4-now-available-in-the-gemini-api-and-google-ai-studio/">（詳全文）</a></p>
<p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> AI代理 </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> FedGPT </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 工作流程 </span></strong></span></p>
<p><span style="font-size:22px;"><strong>臺灣人工智慧實驗室推FedGPT AgentTeam平臺產品</strong></span></p>
<p>臺灣人工智慧實驗室近日發表代理型AI產品<a href="https://fedgpt.cc/">FedGPT AgentTeam平臺</a>，結合在地化的多模態模型，支援離線執行能力和MCP協定，可讓企業打造專屬AI代理應用，來自動化完成內外部工作流程。</p>
<p>FedGPT AgentTeam平臺後的模型，皆由開源LLM如Llama等微調而成，比如有以1,000億Token訓練出的通用模型、150億Token優化的醫療專業模型及10億Token訓練的金融模型。</p>
<p>這款平臺具備三大功能，首先是AgentTeam RAG，支援企業多來源、多模態知識的資訊檢索，來提供更準確的回答。再來是AgentTeam Tuning，可用企業內部多模態資料，如文字、圖片、語音等來對模型微調，提高諸如語音辨識、語意理解的準確度。第三是AgentTeam Flow，提供低／無程式碼介面，來讓使用者自行建立公關發文、查帳等AI工作流程，還支援MCP可串接Slack、Gmail等第三方工具。未來，平臺也將支援 A2A（Agent-to-Agent）協定，進一步提升多代理AI間的協作能力。<a href="https://www.ithome.com.tw/news/169724">（詳全文）</a></p>
<p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> Linux基金會 </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> A2A協定 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> AI代理 </span></strong></span></p>
<p><span style="font-size:22px;"><strong>Agent2Agent專案轉移至Linux基金會</strong></span></p>
<p>Linux基金會宣布，Google已將Agent2Agent（A2A）開放協定專案及相關軟體工具，正式捐贈給Linux基金會託管，並集結AWS、思科、Google、微軟、Salesforce、SAP、ServiceNow等多家科技公司參與，持續推動AI代理跨平臺和跨組織間的安全協作。</p>
<p>A2A協定由Google發起，目標是解決AI代理在企業應用時，因平臺、框架、供應商不同，而導致代理間無法順利溝通的問題。A2A定義一套開放且可擴展的通訊語言，讓來自不同開發商、在不同平臺執行的AI代理，能安全地彼此溝通、交換資訊並協調任務。</p>
<p>隨著專案轉移至Linux基金會旗下，A2A協定發展將進入社群導向的治理模式，Linux基金會將提供包括知識產權管理、技術規格改進和社群參與等基礎設施，確保A2A協定發展更加中立開放。Agent2Agent專案新一輪的發展重點，將涵蓋可信代理身分、授權管理、治理政策與代理安全等進階議題，強化代理間溝通的信任基礎，降低企業在導入AI代理協作的疑慮。<a href="https://www.linuxfoundation.org/press/linux-foundation-launches-the-agent2agent-protocol-project-to-enable-secure-intelligent-communication-between-ai-agents">（詳全文）</a></p>
<p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 模型評比 </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> Yupp </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> LLM </span></strong></span></p>
<p><span style="font-size:22px;"><strong>Yupp推出AI模型評比平臺</strong></span></p>
<p>AI新創Yupp近日推出人類評估系統，開放使用者比較500多款大型語言模型（LLM），包括ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Llama等，並依使用者回饋建立Yupp AI VIBE排行榜，涵蓋最受歡迎、最快、性價比最佳等類別。</p>
<p>使用者提問後，系統隨機選出模型給出回應，並邀請用戶勾選優劣原因、提供意見回饋，即可獲得積分，這些積分可用於繼續使用模型或兌換獎勵。新註冊的使用者可獲得5,000積分，若只提問不參與評比，可能會被限制使用。Yupp由Twitter前主管Pankaj Gupta和Gilad Mishne在2024年創立，曾獲a16z領投的3,300萬美元種子資金。團隊強調，他們的目標是彙整大量用戶回饋、協助模型優化，讓AI更貼近人類需求。<a href="https://yupp.ai/">（詳全文）</a></p>
<p>圖片來源／Salesforce、Google DeepMind、微軟</p>
<p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> AI近期新聞 </span></strong></span></p>
<p><strong>1. Mistral開源模型Small升級為3.2版</strong></p>
<p><strong>2. <a href="https://biomni.stanford.edu/?utm_campaign=The%20Batch&utm_source=hs_email&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz--vRYboX-Vrshi6EFG2BpZiySCxl_TYmVcIYV00dB6Bpli3B5fHLbQ38R3a93hS_fZr8Knd">史丹佛大學等研究者聯手打造Biomni，一款專精基因、病理、微生物、免疫和神經學的AI代理</a></strong></p>
<p>資料來源：iThome整理，2025年6月</p>
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