台大耳鼻喉部晨會｜代理式（agentic）AI 實作分享：召喚一個會讀你資料的醫療 AI

摘要

30 min，以 live demo 為主。開場先立四條不會變的「心法」（資料在你自己手上、大腦（模型） 可隨時替換、保留完整原始記錄、做好備份就上 git），再用「擬人化」把每次呼叫 LLM 講成召喚 一個無記憶的小精靈——核心命題：native agent 腦中不儲存知識內容，只儲存文字相關性；它答得準 什麼，只取決於召喚時被注入什麼（injection）＋ 回答時能取用什麼 local data。接著現場做三段 demo，把同一個模型從「沙盒對話」推到「會讀你資料」：① 製造——把聽眾本行教科書 Scott-Brown 一章 PDF → raw → proofread（pdftotext 砸爛表格、MinerU 做版面重建，連圖都轉成字）；② 取用 ——/wiki 問一個耳鼻喉臨床題，帶章節＋行號引用作答，每句對得回原文；③ 擴張——雲端 LLM 沒你的 cookie 拿不到 paywall 全文，用你登入的瀏覽器 session 把 NEJM 單篇與整期（每篇音訊／影片再以 whisper 轉成逐字稿、折進全期 mega）、JAMA Otolaryngology–HNS 整期收進可查證的 corpus。沿途 回答幾個現場問題：記憶到底存在哪裡（網頁版 vs Claude Code）、怎麼叫 agent「上網學」別人公開的 方法學、在 LINE／Slack 等通訊軟體下指令時 AI 其實跑在哪、以及「該買什麼硬體」的誠實答案。收尾： 你真正擁有的是那座你自己控制、可查證、引擎可換的知識庫。