GitHub讓JetBrains IDEs可選用Claude代理，並改善Copilot CLI長任務控制

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176812

GitHub更新GitHub Copilot for JetBrains IDEs，新增Claude作為代理提供者公開預覽版，並改善Copilot CLI長時間任務的互動方式。該更新也讓GitHub組織與企業層級的自訂代理可直接出現在JetBrains IDEs的Copilot Chat中，企業管理者能先在GitHub端發布代理設定，再由開發者於IDE內選用，讓代理能力來源、適用工作與管理範圍更明確。

要使用Claude代理提供者功能，開發者需先安裝Claude Code CLI，再於JetBrains IDEs中設定Claude Code CLI路徑，之後即可從Copilot Chat的代理選擇器選用Claude。若使用者採用Copilot Business或Copilot Enterprise方案，管理員還必須先啟用Editor預覽功能（preview features）政策，組織成員才能使用這項預覽功能。

GitHub說明，Claude代理現階段以略過權限確認模式運作，檔案編輯與工具呼叫會自動核准，權限設定會在之後版本加入。

GitHub Copilot for JetBrains IDEs的另一項更新，是支援GitHub組織與企業層級的自訂代理。管理員可在GitHub端建立並發布代理，讓組織或企業成員直接在JetBrains IDEs的Copilot Chat中選用。

Copilot CLI這次則強化長任務期間的互動方式，當CLI工作階段仍在處理請求時，使用者可從送出按鈕的下拉選單選擇Add to Queue，將後續訊息排入佇列。Steer with Message可在不中斷目前工具執行的情況下補充新指令，讓代理在目前工具工作結束後改依新指令處理，而Stop and Send則會停止目前回合，立即送出新的訊息。

此外，GitHub新增Agent除錯面板的日誌摘要檢視，彙整代理活動概況。模型挑選器也有強化，並加入每回合AI點數（AI credits）用量指示。

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善用ERP產品優勢卡位企業AI代理市場，鼎新數智發表AI代理協作平臺

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176816

鼎新數智2年前從ERP軟體商轉型為AI平臺商，今天發表瞄準企業AI代理應用需求的Agent Space服務，採取雙軌Agent空間的平臺設計，搭配統一管理機制，支援落地部署形式。特色是能直接串接鼎新ERP等既有產品，來打造多種產業場景的Agent協作流程。

鼎新數智執行副總潘泰龢表示，企業內部AI運作需要一套分層的基礎設施架構，由下而上，在算力層、模型層、數據層之上，還需要智能協作層和智能體層。鼎新數智希望成為AI原生企業基礎設施的供應商，透過Agent Space平臺瞄準最後兩層的需求。

Agent Space整合了鼎新數智的製造業和流通業Know How，例如使用大型製造業的訂單和發票資料來微調後端模型，提高AI代理理解不同產業場景表單的能力。鼎新數智也提出不同場景的AI代理應用流程，例如接單流程智慧化、備料決策智慧化、急單救援智慧化。

以急單救援智慧化為例，AI代理可以從Email監控中，偵測到客戶來信通知3天後提前交貨，並同步監控MES、工單、設備、在製品等資訊，透過生管分身（即AI代理）分析哪條產線可支援、哪張工單可延後，以及是否需要加班或委外等。同時，也能偵測相關設備產能、備料狀態，以及特殊優先工單的安排等。

不同角色的專家AI代理，如採購分身、生管分身、倉管分身和真人，可以啟動緊急會議，重排工單或調度物料。最後，系統會將這次急單處理過程和各部門協作方式記錄下來，建立知識庫。鼎新數智表示，Agent Space目前可提供執行類和決策類的製造業專家AI代理，支援上述場景的協作。

鼎新數智副總裁黃昱凱補充，這套產品雖然採用GCP的Gemini Enterprise技術，但可以落地部署到企業內部。呼叫AI模型時，系統會先將資料去除機敏內容，再上傳到公雲AI模型。

在產品架構中，Agent Space區分為企業空間和個人空間。在企業空間中，提供3種Agent（鼎新數智稱為分身），包括指揮官分身、不同的專家分身和個人化分身。企業可以依據組織專職角色，針對不同單位設計不同角色的AI代理，而「指揮官分身」則用於協調不同專長的AI代理。整套平臺採取集中化管理設計，提供多AI代理協作環境，並可追溯所有AI代理操作和對話紀錄，以落實治理。

個人空間則採取邊緣架構設計，員工個人資料儲存在個人電腦上、不上雲，但仍接受企業角度的控管，可用來處理個人作業、Email、製作簡報等工作。

另外，在個人空間中，系統會自動提取使用者的溝通風格、決策邏輯、價值觀等，設計企業空間中的個人化分身，作為使用者的分身，代表使用者操作企業系統，或與其他AI代理協作。在使用者授權下，個人化分身就能呼叫獲得授權的技能，存取企業資料，執行被交付的任務，如整理信件、蒐集資訊等。

個人分身所使用的技能還可以自動模組化和自動迭代，發展到一定程度後，自動匯入企業空間，成為企業知識庫中的技能之一，再分享給其他使用者。甚至，這些技能模組還可以放入鼎新數智提供的能力交易市集，與其他公司交易。這個能力交易平臺支援ISV、個人上傳Skills來交易。

不過，這些Skills採取鼎新數智專屬的技能架構設計，不支援開放的Agent Skills規格。關鍵業務邏輯封裝在Agent Space後端，僅在Skills描述檔中揭露部分行為、操作指令，以及呼叫後端邏輯的指令。鼎新數智想透過這種方式，建立自己獨有的AI代理技能生態圈。

網通設備商主向位科技是第一批先行試用的企業之一。他們今年5月開始，先導入請購、採購時的人工打單輸入作業。原本由人工作業得花半天，現在AI幾分鐘就可以完成，未來計畫導入決策類的代理應用。

主向位科技資訊部經理張峯銘表示，過去靠人工打單，將Email或紙本訂單、發票等表單內容輸入ERP，現在改靠AI自動偵測和理解Email內容，代替真人進入ERP輸入訂單或更新資料，後續再串聯原有的系統作業流程。「AI打單的正確率超過9成，還有一些小型供應商的手寫發票或單據仍需人工處理。」

張峯銘補充，這套Agent Space可以直接串接鼎新的ERP系統，不用自行介接或拋轉資料，節省許多開發工作，這是採用的主要關鍵。

鼎新數智表示，既有產品線如ERP、BPM、HRM、MES等正在進行重構，只要企業採用AiGP升級版，就能無縫整合到Agent Space的代理。提供訂閱制和用量計價這兩種計價方式。

鼎新數智運營方案中心經理陳威弟表示，Agent Space採取Open API方式串接鼎新自家產品，而非採用MCP方式介接，未來計畫支援其他廠牌ERP。目前只支援GCP的AI代理技術，等到A2A等跨Agent協定更成熟後，才會支援其他廠牌的AI代理技術。

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行政院「國家人工智慧戰略特別委員會」首次會議，AI政策升級國家戰略，主權AI與資料治理制度化成新核心

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176815

行政院依據AI基本法設立「國家人工智慧戰略特別委員會」，今天（6/23）召開首次會議，象徵我國AI發展從既有的分散式政策推動，改為行政院層級統籌的國家戰略治理架構。相較過往以「AI行動計畫」與「AI新十大建設」為主的政策推動模式，提高到行政院層級，提高跨部會資源整合運用及更明確的國家AI戰略目標。

AI進入國家級戰略決策層級

行政院成立的「國家人工智慧戰略特別委員會」，由行政院長卓榮泰擔任召集人，負責統籌全國AI政策方向與跨部會協調機制。

過去AI政策多由國科會、數位發展部及各部會分工推動，將AI從過去的單一政策工具，升級為國家戰略層級的治理議題。由該委員會負責制定「國家人工智慧發展綱領」，並統合算力建設、資料治理、產業應用與人才政策。未來資源配置與政策優先順序將更集中由行政院層級協調。

主權AI定調為國家AI發展的核心目標

其次是「主權AI」正式被定義為國家AI發展的核心戰略目標，不只是單一模型或研發計畫而已。

行政院長卓榮泰表示，「國家人工智慧戰略特別委員會」首次通過國科會提出的「國家人工智慧發展綱領」草案，確立我國的AI發展戰略目標為，積極建構「主權AI」，讓臺灣從支撐全球創新的「製造優勢國家」，成為立基於自由民主價值的「AI良善應用典範」。

卓榮泰進一步說明我國主權AI的願景是，以臺灣在地資料與自由民主價值為基礎，建立可信任且可控的AI生態系，並作為臺灣AI發展的核心定位。應用場景將優先涵蓋教育、醫療、金融與司法等公共領域，再由各部會逐步擴展到更多元的應用。

相較於過去以TAIDE等主權模型為技術主軸，此次政策轉向更強調價值導向與國家定位，將AI與民主治理架構直接連結，試圖建立可對外輸出的AI治理模式。

為了推動主權AI的願景，AI發展需要的硬體、軟體及應用服務，積極推動「新基礎建設」，涵蓋算力、能源、網路資訊安全、資料安全、AI運用與服務的安全，以及以民主價值為主的評測機制及法規調適等等。卓榮泰要求各部會依照綱領的戰略目標作資源規劃，並以「AI新十大建設推動方案」作為綱領的具體推動方案。

AI風險分類與資料長制度成新基礎建設

政府由數位發展部推動AI風險分類框架，針對不同AI應用場景進行分級管理，特別針對涉及教育、就業與公民權益的高風險應用建立監管機制，強化AI應用的安全與可問責性。

政府也同步推動資料開放、AI語料釋出與法規調適，以支撐主權AI與產業應用發展。 例如數發部推動的「促進資料創新利用發展條例」，目的在促使各部會釋出非個資資料，優先釋出具高品質的臺灣文化價值語料，在兼顧個資保護及著作權下，促進主權AI的發展與應用。

另外，行政院也將和數發部督促各部會設立「資料長」，專門負責推動資料治理、開放與AI訓練語料供應，並推動跨機關資料整合，今年優先以推動政府資料開放、擴大政府資料共享、擴大AI訓練語料釋出為其任務。

經濟部也正在研擬「中小微企業轉型升級發展條例」草案，以支援中小微型企業應用AI技術，包括中小微企業、新創及市場商圈，支援其數位及智慧轉型。目前規劃將投入8年1千億元協助中小微型企業轉型升級。

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企業儲存平臺受第三方元件漏洞牽動，Dell同步發布旗下多款主力儲存、備份與資料保護產品安全更新

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176814

當前的企業級儲存與資料保護設備的底層，是結合Linux作業系統、開源軟體與第三方元件組成的應用平臺，因此也會受到軟體供應鏈漏洞影響，廠商需要同步追蹤上游元件漏洞，並透過版本更新方式進行修補，Dell近期發布的一系列儲存、備份與超融合產品線資安公告便是典型，涵蓋PowerStore、PowerProtect DP（IDPA）、VxFlex/PowerFlex，以及VxRail等產品線的漏洞修補，問題來源包括Linux元件、開源套件、虛擬化軟體與伺服器韌體等，其中多項公告被列為Critical等級。

從這波Dell更新來看，多數漏洞並非源自產品功能設計缺陷，而是來自產品內嵌的第三方軟體元件，我們可依產品線分為四大部份逐一檢視。

第一部分，是針對PowerStore儲存陣列的修補，主要是底層PowerStoreT OS儲存作業系統中，涉及glibc、Mozilla NSS與Python 3等Linux平臺第三方開源元件的28個漏洞，會影響PowerStoreT OS 4.3.x版，建議升級至已修補的4.3.1.1版本。

第二部分，是針對PowerProtect DP（IDPA）備份儲存伺服器家族，這次同時修補了IDPA備份儲存伺服器平臺，以及用於集中管理的Dell Data Protection Central平臺。

在PowerProtect DP（IDPA）系列資料保護伺服器方面，主要是修補底層IDPA備份平臺中，來自VMware平臺，Linux核，以及OpenSSL、Python 、Apache Tomcat等第三方元件漏洞，另外還有底層Dell伺服器的iDRAC遠端管理平臺與BIOS的漏洞，一共有40多項漏洞，建議升級至IDPA 2.7.9以後版本。

而在Dell Data Protection Central管理平臺方面，則是修補源自底層SUSE Linux的100多項漏洞，應將Data Protection Central OS升級至1.1.27-1以後版本。

第三部分，是針對VxFlex/PowerFlex平臺超融合產品線的修補，Dell同時修補核心的PowerFlex軟體平臺，以及VxFlex Ready Node與PowerFlex Custom Node等設備硬體的漏洞。

在PowerFlex軟體平臺方面，Dell這次修補自身PowerFlex Manager軟體的11項漏洞，以及源自Linux Kenel、OpenSSH、Java、Keycloak等第三方元件的25巷漏洞，PowerFlex 4.x與5.x版用戶應分別升級至4.5.5.2與5.1.0.1版。

針對VxFlex Ready Node與PowerFlex Custom Node設備，則是修補底層伺服器硬體與韌體的30多項漏洞，包括Intel、AMD、TPM 與Intel TDX 等，用戶應依照所用伺服器硬體款式，升級到公告中指示的已修補BIOS版本。

第四部份，則是針對VxRail超融合產品線的修補，主要是更新VxRail軟體涉及VMware平臺，還有Python、Node.js、Java、Curl等第三方開源元件，以及底層SUSE作業系統相關漏洞，總數超過400項，用戶應更新至9.1.000以後版本。

從這一系列Dell資安更新也可看出，現代企業基礎設施產品已高度依賴Linux、開源套件與第三方軟體元件，因而儲存設備與超融合平臺的資安風險，已不再侷限於硬體或原廠軟體程式本身。隨著軟體供應鏈風險增加，軟體物料清單（SBOM）等軟體資產管理機制，將成為企業掌握產品組成、追蹤漏洞影響範圍與降低修補風險的重要工具。

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AWS更新AI助理Amazon Quick，新增自主代理與跨企業資料來源查詢

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176811

AWS公開AI助理Amazon Quick新功能，包括可在背景持續處理工作的自主代理、強化後的活動摘要，以及跨企業內部資料來源查詢等能力。Amazon Quick是AWS針對日常工作場景推出的AI助理，使用者可透過Quick連接常用應用程式與資料來源，包括檔案、電子郵件、行事曆、即時訊息與業務系統，再用自然語言要求Quick整理資料、產出文件或協助處理例行工作。

本次更新重點在於自主代理，使用者可用自然語言描述要處理的工作，或選用預先設定的代理範本，並決定代理要依照明確步驟執行，或在較廣的目標下自行判斷流程。官方舉例，業務人員可設定代理持續追蹤客戶互動與客戶關係管理系統資料，用來標記停滯的銷售案、草擬後續聯繫內容，或更新客戶關係管理系統中的備註。企業也可用代理彙整法規變更對業務的影響，或協助處理採購單。

新版活動摘要會整合電子郵件、即時訊息、行事曆與待辦事項，彙整成經過優先排序的工作清單。AWS表示，Amazon Quick會依據使用者回覆訊息、略過討論串與一周主要工作主題等互動情況調整排序，並讓使用者直接在活動清單中回覆、轉寄、核准或委派事項。

在整合服務方面，AWS這次新增16項整合，包括Adobe、Figma、Google Chat、Microsoft OneNote、Shopify、Snowflake與Zapier等服務，讓Quick連接外部資料來源、商業工具與日常應用程式，使技能、代理與連接器能取用企業已授權的資訊與系統。Amazon Quick新加入的跨企業資料來源查詢能力，官方舉例，當交易歷史存放在Salesforce、互動資料在Databricks、區域目標在規畫試算表中，使用者可用一個問題要求Quick組合這些來源並回傳答案。

另外，使用者也可透過對話建立在Quick中執行的Web應用程式，並發布分享給其他對象使用。該應用程式發布與分享能力目前開放Plus用戶使用，Professional與Enterprise用戶則可透過受控預覽使用。

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Apple A12、S4/S5與A13 BootROM漏洞usbliter8曝光，可破壞應用處理器開機鏈

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176808

資安研究公司Paradigm Shift公開usbliter8漏洞研究，揭露Apple A12、S4/S5與A13晶片存在BootROM層級漏洞，並釋出概念驗證程式。研究團隊指出，usbliter8漏洞涉及晶片內不可變的SecureROM，以及USB控制器的資料寫入行為，因此受影響裝置難以靠一般軟體更新根治，換用較新硬體是較有效的緩解方式。

BootROM是寫在晶片內、裝置開機時最先執行的程式碼，負責啟動後續開機流程並建立信任鏈。研究團隊指出，usbliter8漏洞是因USB控制器的運作方式與SecureROM的設定搭配不當所造成，可被用來破壞應用處理器的開機鏈，在開機早期取得程式碼執行能力。

受影響的Apple晶片使用Synopsys DWC2 USB控制器處理USB設定封包時，控制器會在記憶體中保存最多3個連續的設定封包，待收到第4個設定交易時，寫入位址會往回重設。由於控制器也接受較短封包，造成位址前進量與固定回退量不一致，進而讓寫入位置往緩衝區前方偏移。也就是說，外部USB資料有機會被寫到原本不該碰觸的記憶體位置。

該問題在A12與A13上可被進一步濫用，因為SecureROM將USB資料存取保護機制設為直接通過模式，使USB控制器能覆寫SRAM中的資料。研究團隊確認，A12、S4/S5與A13可受影響，而A12X/Z在技術上可能可納入支援，但公開的概念驗證程式尚未實作。A11因USB驅動每次接收封包後會重設寫入位址，不受同樣方式影響。至於A14與後續世代，研究團隊指出，晶片的SecureROM似乎已正確設定相關DART保護機制，使usbliter8漏洞無法被利用。

在A12上，研究團隊可透過覆寫USB工作任務使用的記憶體資料，改變SecureROM接下來執行的程式位置，A13因加入指標驗證保護，利用過程更複雜，但研究團隊仍透過多階段方式取得控制權。取得控制權後，usbliter8可在DFU模式加入自訂USB請求處理程式，讓研究人員暫時改變晶片的安全狀態，並載入未經簽章檢查的原始iBoot映像。

研究團隊也強調，usbliter8漏洞不會直接影響Apple安全隔離區處理器（Secure Enclave Processor，SEP），也不代表攻擊者可直接取得SEP內的資料，但可能擴大後續攻擊SEP的可能路徑。

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長庚揭AI用電預測實戰：從經驗管理走向預測決策，準確率達98%

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176668

能源管理一直是醫院不得不面對的重大課題。長庚醫療體系近年自行開發一套AI用電預測模型，以林口院區的歷史用電資料訓練AI，能提前15、30、45分鐘和1小時預測用電需求，而且「預測準確率達到98%！」長庚醫療集團行政中心總執行長潘延健說道。這套模型更協助長庚提前掌握尖峰負載變化，進而優化契約容量管理和能源調度。

長庚的AI能源管理並非一蹴可幾，而是靠長年累積的能源管理經驗、中央監控系統建置和大量歷史資料，一步步建置而成。

傳統節能做到極致後，長庚開始用AI管理尖峰用電

早在1996年，長庚就成立跨院區節能組織、建立能源查核和改善機制，將節能納入日常營運管理。後來，長庚陸續推動不少節能措施，比如照明汰換、空調變頻控制、冰水主機優化、冷卻水塔改善，以及能源監測系統建置等，來改善能源管理。

其中，空調一直是醫院最耗電的系統。潘延健指出，空調約占整體用電4成以上。病房、手術室和檢查室都需要維持特定的溫度、濕度和空氣品質，因此空調幾乎全年無休運轉，也一直是長庚節能工作的重點。

也因此，他們早年就將傳統交流馬達改為高效率直流馬達，部分自行研發空調改善案的節電率超過五成；冰水主機汰換和系統優化後，每年節省超過1,100萬度電。近年，他們也改用微波感測照明、液氧冷能回收和鍋爐廢熱再利用等方式，持續降低能耗。

但長庚發現，當設備效率與節能措施持續優化後，能再挖掘的節電空間已經越來越有限了。於是，他們開始思考：醫院能不能更早知道，未來會用多少電？

這是因為，醫院除了支付實際用電費用，還必須事先向台電申報「契約容量」，也就是預先約定的最大用電量。一旦實際用電超過這個數值，就可能產生額外費用；但申報過高，又會增加固定電費支出。

長庚過去在規畫契約容量時，工務團隊會根據過去兩、三年的用電紀錄，再搭配醫療服務量變化、新設備導入等因素來推估未來需求。潘延健坦言，這種做法很仰賴經驗，一旦遇到天氣異常、醫療量增加，或大型設備上線等情況，就很難精準掌握未來負載。

再加上，近幾年供電環境不確定性增加，長庚開始考慮用AI提前預測未來的用電需求，讓能源管理從過去的事後反應，變成事前預判。

沒有20年的資料累積，就沒有AI用電預測

不過，AI用電預測真正的關鍵不在模型，而在資料。

「AI需要足夠的資料讓它訓練，我們很早就建置中央監控系統、蒐集設備數據，所以資料完整度相對高。」潘延健表示，早在20多年前，長庚就開始建置分散式控制系統（DCS）和中央監控系統，要把原本分散在院區各處的供電、空調、冰水主機、泵浦和公用設備，都納入同一套監測架構。

他也坦言，這項工程並不容易。因為，醫院裡的機電設備往往來自不同廠商，而且使用年限長，有些甚至在大樓興建時就已部署。不同設備還使用不同的通訊協定與控制系統，要把資料整合到同一套平臺，本身就是個長期工程。

「你不可能為了做中央監控，就把周邊設備全部換掉。」他說。

因此，長庚採取逐步整合的方式，配合設備汰換與系統更新時機，慢慢將各類設備納入中央監控架構。歷經多年累積，才建立起如今的能源資料基礎。

目前，長庚醫院中央監控系統蒐集的資料，除了有歷史用電量和需量，還涵蓋大量設備負載率、空調運轉狀態，以及外部環境資訊，例如氣溫、水溫等。

此外，長庚也嘗試把醫療服務量納入分析。例如門診量增加、檢查量提升，都可能直接影響院區用電需求。每當導入MRI、CT等大型醫療設備時，院方也會要求廠商提供滿載與待機狀態下的耗電規格，以利後續供電規畫和模型訓練。

「我們希望AI可以抓行為模式。」潘延健解釋，AI學習的不只是用電數字，而是整個醫院的運轉模式，例如不同時段的醫療服務量、設備使用情況，以及外部環境變化對用電需求的影響。

從經驗法則到AI預測，成功達98%準確率

於是，長庚開始用林口院區的歷史資料建立AI模型，訓練資料包括歷年用電量、最大用電需求（需量）、設備負載率、空調運轉狀態，以及氣溫、水溫等外部環境資訊。

為因應不同決策需求，長庚也建立15分鐘、30分鐘、45分鐘及60分鐘等不同時間尺度的預測模型。

其中，15分鐘模型最重要。這是因為，台電契約容量計費，是以15分鐘平均需量作為計算基礎。一旦實際需量超過契約容量，就可能產生額外費用，因此15分鐘模型專門用來預警即將發生的尖峰負載。

至於30分鐘至60分鐘模型，則提供工務團隊更多反應時間。例如當系統預測1小時後可能接近契約容量上限時，團隊可以提前評估，是否調整冰水主機運轉策略、降低部分空調負載，或延後非關鍵設備的啟動時程。

根據長庚醫院2025年揭露的測試結果，15分鐘預測模型平均誤差約1.7%至2.3%，30分鐘模型約2.2%至3%，45分鐘模型約2.3%至2.8%，60分鐘模型則約2.5%至3%。

潘延健透露，經過後續持續優化，現在模型整體預測準確率已達98%。

不過，預測本身並不是長庚的最終目的。他們用AI預測結果，來管理契約容量、尖峰用電預警和降載規畫，舉例來說，當系統預測未來30分鐘內可能接近契約容量上限時，工務團隊就能提前評估，是否調整空調系統、冰水主機或其他非關鍵設備的運轉策略，避免超約。

AI只是輔助決策工具，下一步瞄準醫療碳足跡管理

盡管AI用電預測準確率已達98%，長庚現階段還是沒讓AI直接控制設備運轉。

潘延健打趣形容：「你敢叫龍蝦幫你買東西嗎？」

在他看來，AI目前仍只適合分析資料、預測風險和提供建議，還沒辦法完全取代人類決策。尤其在醫院場域中，任何能源調度都必須以醫療服務穩定性為優先，因此長庚的設備控制和降載策略，依然得由工務與管理團隊拍板。

這套AI用電預測專案最大的收穫，或許不只是優化能源管理能力，而是長庚驗證了資料驅動決策的價值。

從整合設備資料、環境資訊到醫療服務量數據，長庚建立起一套跨系統的資料分析能力，也讓這些資料有機會應用到更多場景。

例如，長庚正與衛福部合作推動醫療碳足跡資訊化專案，希望建立醫療服務碳排放的標準化計算模式。他們首波規畫涵蓋門診、住院、手術、急診、X光、CT、MRI、超音波及檢驗檢查等項目，目標是將過去仰賴人工盤查的流程，逐步資訊化與自動化。

不論是AI用電預測還是醫療碳足跡管理，背後其實是同一套思路：把過去20多年累積的設備和營運資料，轉化為支撐決策的數位能力，讓醫院從經驗管理走向資料驅動管理。對長庚而言，AI不是起點，而是資料累積與數位治理走到一定階段後，自然長出的成果。

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北市府「AI龍蝦」出任務！北市以OpenClaw打造公務AI助理CiviClaw開始公務應用測試

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176804

臺北市政府積極推動AI導入政府治理，資訊局近期對外發表公務AI助理專案「CiviClaw」，以代理AI協助公務員處理行政工作，更採用開源Agent框架、私有化部署及人類最終決策，在提升行政效率的同時，兼顧資安、治理與可課責性。臺北市政府希望在2027年底前，讓市府公務員AI Agent使用率達到100%。

讓AI協助公務員執行任務

臺北市資訊局局長趙式隆在6月的一場智慧城市論壇活動中指出，未來政府導入AI的方向，不只是生成式AI聊天，而是具備自主執行能力的代理式AI，使其成為公務員的工作助手，協助處理行政流程，讓人力投入政策制定、市民服務及跨部門協調等更需要創造力與同理心的工作。

趙式隆將Agent定義為「Foundation Model＋Harness 」，即基礎模型加上任務執行框架，其中模型負責理解與生成內容，而Harness則負責工具使用、任務執行與流程控制，讓AI從單純回答問題，進一步成為可執行工作的代理人。

採OpenClaw開源Agent框架，強調自主運行、記憶與工具能力

CiviClaw的核心技術採用OpenClaw代理人框架，使用非固定腳本，具備自主運行能力的AI Agent，可記住上下文、掌握時間資訊，並使用各種工具完成任務，同時將資訊安全與降低AI幻覺列為核心設計目標。（下圖，來源：北市資訊局）

基於資安優先的原則，資訊局將系統置於沙盒(Sandbox)環境運作，並且嚴格控管工具權限。至於AI常見的「幻覺」，嚴格限制AI讀取市府的JSON資料，確保基於事實產生內容。

臺北市政府計畫未來更將把核心程式碼公開於GitHub，以開放原始碼方式，允許其他政府機關或組織自由使用、研究及修改，在既有基礎上發展自己的AI系統，希望形成公部門AI開源協作生態。

導入私有部署與人類最終審核，降低公部門AI治理風險

趙式隆指出，目前主流AI仍面臨黑箱決策、偏見放大、權限濫用、資安漏洞及過度依賴等等問題，因此無法直接套用在行政機關。因此AI導入公部門必須建立透明稽核、人類最終決策、小規模低風險試點等治理原則。

為此，CiviClaw採取私有化部署、資料匿名化、分級權限與完整稽核軌跡等設計，確保資料安全與隱私合規；對於罰鍰、補助核定等高風險業務，則採取人工最終審核，由AI提供建議、公務員負責最終判斷與承擔責任，同時建立法律適用、錯誤追溯與民眾救濟機制，並保留離線與真人服務選項，提供數位包容性。

已投入實驗AI新聞臺，從行政資料自動生成影音內容

目前資訊局先以內部測試中的「臺北AI市政新聞台」作為CiviClaw的實驗案例，主要是想解決市府大量資訊公開卻少有人閱讀的問題。該系統會透過每日過濾、智能策展與摘要，將市府行政資料轉譯為更容易理解的內容，並透過Line Bot、YouTube、Podcast及專屬網站等多元管道發布，降低市民取得市政資訊門檻。

該系統也規畫自動翻譯、AI語音複製及專屬國際頻道等功能，希望突破語言限制，強化城市國際傳播能力。

2027年底前市府公務員100%採用AI Agent

臺北市政府將AI定位為政府的新基礎建設，未來透過跨系統協作，應用於便民服務、政府治理及內部管理，包括資格查詢、進度追蹤、法規整合、風險監測、採購、稽核、客服及知識管理等場景，並將人類問責、資料治理與透明稽核能力內建於工作流程中，在不犧牲政府的公信力、公平性下，提升效率。

臺北市長蔣萬安設定目標，2027年12月前，資訊局、各機關資訊專責人員及全府公務員逐步導入AI Agent，目標達成100%使用率，並透過資訊局、公務人員訓練處及教師研習中心建立支援與培訓機制，朝「AI無門檻、人人都能用」的方向推進。

為了達成此目標，北市府分三階段進行，首先是由資訊局統籌技術推動，先由資訊局作為示範區，並在今年底提出執行成果報告；至於應用落地方面，於明年上半年，要求市府局處首長成立人工智慧小組，將政策責任層級拉高，由簡任十職等以上官員統籌辦理，並以各機關的資訊專責人員做為種子，採 1+1模式，每一位資訊人員加上一位專責人員開始推動落地。市長期望在明年下半年，北市府所有公務員都能善用安全、可課責、具包容性的 AI 工具，深化城市的AI治理。

北市府也將這項專案推向跨國合作，希望透過與東京都等國際智慧城市夥伴共同推動開源協作，分享政府AI最佳實踐，建立安全、可課責且具包容性的公共AI工具。

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