🎯想知道現在的 AI，為什麼已經不只是「回答問題」，而是能自己規劃、使用工具、操作資料，甚至一步步完成複雜任務嗎？

當 AI 開始真正「採取行動」，Prompt Injection、資料污染、權限管理與人工確認，又會帶來哪些新的挑戰？

📣歡迎參加 GDGoC NCU 社課——Build with AI｜Agentic AI 安全與治理：從 AI Studio 雲端實作到 OpenClaw

這門課將帶你一步步認識與體驗 Agentic AI：

🔸認識 Google AI Studio 的主要功能，了解生成式 AI、AI Agent 與 Agentic AI 之間的差異，以及平台化服務與自行架設 Agent 系統在開發、執行與權限管理上的不同

🔹實際體驗 Google AI Studio Build Mode，透過自然語言讓 AI 持續理解需求、修改專案並整合外部服務，體驗 AI 從「回答問題」走向「操作環境與完成任務」的流程

🔸完成 Build Mode 專案後，連結 Google Cloud Platform（GCP）Project，透過 AI Studio 的 Publish 流程，將應用程式實際部署至 Google Cloud Run，認識從 AI 協作開發到 Cloud Deployment 的完整流程

🔹從實際操作拆解 Agentic AI 背後的 Agent Loop、Tools、Runtime、Permissions 等核心機制，了解 AI 為什麼能自主判斷並完成多步驟任務

🔸了解 Prompt Injection 如何透過外部資料影響 AI 的判斷，並延伸探討個人資料、API Key、外部工具與權限放大後可能產生的安全風險

🔹認識 Prompt Injection 防禦、權限邊界與 Human in the Loop（HITL） 等治理概念，理解如何在 Agent 執行實際操作前加入必要的限制與人工確認

🔸最後透過 OpenClaw 實機 Demo，認識較完整的 Agent 系統中 Tools、Workspace、State、Runtime、權限控制與延伸架構實際如何運作

【活動資訊】

📅日期：十月八日（四）

🕐時間：十八時三十分～二十一時三十分

📍地點：中央大學教研大樓四樓 ideaNCU 空間

💻本工作坊建議攜帶筆電

不論你是第一次接觸 AI Agent，還是已經使用過各種生成式 AI 工具，都歡迎一起從 Google AI Studio 的 Agentic AI 體驗出發，實際完成應用程式開發，並透過 GCP Project 將專案 Publish 至 Google Cloud Run。

從 Build、Tools、Runtime 到 Cloud Deployment，再進一步拆解 AI 如何操作環境、使用權限與做出決策，理解當 AI 獲得更多行動能力後，為什麼安全、權限與治理會成為 Agentic AI 中不可忽視的一環。