[ 系列導讀 ] Day 1–30 天要造什麼：從 MCP 工具標準化到專屬 Agentic 模型的完整閉環（2026 iThome 鐵人賽 系列文章— 感謝 APMIC 支持）

摘要

介紹 30 天打造可微調 AI Agent 的完整閉環，從 MCP 標準化到專屬模型訓練。讀者將學習如何透過評測驅動訓練，解決 Prompt 無法處理的結構性錯誤，並掌握從資料萃取到部署的實作流程。

A 30-day tutorial on building a fine-tuned AI Agent with a closed-loop evaluation system, covering MCP standardization, data augmentation, and deployment.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• 當 Prompt 調到極限，如何將規則搬進模型權重以解決結構性錯誤。
• 建立評測驅動的訓練閉環，用失敗案例反饋來最佳化訓練資料。
• 實作從 MCP Server 建置、模型微調到 vLLM 部署的完整工程流程。

提到的工具與公司

• gemma-4-E4B-it
• Gemini
• Google ADK
• McPToolset
• ADEval
• vLLM

適合誰看

適合希望掌握 AI Agent 開發全流程、具備基礎程式能力且想建立可重複訓練策略的開發者。

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講者

Simon Liu

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