原型示意 — 畫面與資料皆為假,不連動真實系統
AI Agent 教學模式

讓它跑起來,並跟它溝通

同情境跑規則式與 LLM 各一次,並排比較。

進行中·第 5 週· 預估 70 分鐘
對話操作者

這一關要做什麼

同一份情境,兩種引擎跑出來不一樣。規則式固定、可預測,遇到沒寫到的狀況就轉人工;LLM 會聽懂「我想給原來的醫師看」,會自己安排順序,但不可預測。 差異的來源不是誰比較聰明,而是誰在決定下一步。 先用規則式跑完一次,再用 LLM 跑一次,並排比較兩份 Timeline,交出一份指出至少三處差異的對照表。

驗收條件

1 / 3 已達成
  • 同一情境已完成規則式 Run 一次Run 狀態
  • 同一情境已完成 LLM Run 一次Run 狀態

    目前只跑了規則式那一次,尚未以 LLM 引擎啟動同一情境。

  • 對照表指出至少三處行為差異並說明成因講師人評

    已交出兩處(步驟順序、時段提議方式),還差一處。

標籤代表這一條的事實來源。除「講師人評」外,全部由系統狀態推導,不採信 Agent 的自述。

狀態

進行中

原型不持久化:重整頁面後回到假資料的初始狀態。

提示

已揭露 0 / 2
教學平台可點原型 · 所有進度與判定皆為假資料,重整後回到初始狀態