本主題將分享在受監管的金融環境中,設計開發與部署 Agent 的實作經驗。我們的核心並非打造一個更強大的通用 coding agent,而是讓 Agent「懂得行內規範」:將公司的開發與部署規範,包含命名原則、資源設定、API 存取控管原則與部署流程,轉化為結構化的 Skill,使其成為 Agent 可呼叫、可複用的技能,藉此將開發到部署這段重複性的工作流程自動化,同時確保合規與穩定性。
將涵蓋三個面向:其一,我們如何讓合規成為 Agent 生成當下的輸入,而非事後的審查或攔截;其二,如何透過框架層級(harness)的攔截機制——權限系統與 pre-tool hook,為 Agent 設下執行邊界,因為安全不能仰賴 Agent 自律,必須由框架強制落實;其三,我們對自動化與人工介入的判準取捨:可逆、低風險的步驟交由 Agent 自動執行——例如自行生成測試、依測試結果自我修正;不可逆或跨信任邊界的動作則保留人工確認——例如部署端雖整合既有 CI/CD pipeline,push、apply 這類不可逆的動作仍保留 human confirmation。
過程中我們也發現,Agent 常「自己亂生成」,但根因往往不在 Agent,而在我們沒把規範與邊界交代清楚——要讓 Agent 照規矩做事,真正考驗的是我們能不能把規矩講清楚。也正是在框架設下的邊界之內,我們才敢放手讓 Agent 自行開發、測試,並將產出送進既有 pipeline。
聽眾收穫:

現任玉山銀行智能金融處雲端技術架構師,日常研究新技術、做 PoC、評估能否導入落地——畢竟「酷」跟「能上線」中間,隔著合規、風控與行內規範。具備 GCP 雲端架構設計與開發、金融無塵室跨機構協作的實戰經驗,目前專注於 AI Agent 應用開發,建置 AI Agent 工作流程平台,負責架構規劃與開發部署自動化。