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保哥 Will

保哥 Will

多奇數位創意 / 技術總監

  • Frontend
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Gipi

Gipi

商業思維學院 / 院長

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Hannah Lin

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Remote / Frontend

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Huli

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技術部落格 Huli's blog / 站長

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奶綠茶

奶綠茶

PositiveGrid / Staff Frontend Engineer

  • Frontend
Kuro Hsu

Kuro Hsu

Vue.js Taiwan / Community Organizer

  • Frontend
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李昆謀

李昆謀

91APP / 產品長

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陳偉仁

陳偉仁

PicCollage 拼貼趣 / 資深產品設計經理

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黃庭亞

黃庭亞

PicCollage 拼貼趣 / 資深產品設計師

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Peter Su

Peter Su

漸強實驗室 / Product Lead

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Kuma Syu

Kuma Syu

緯雲有限公司 / R&D Manager

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Max Chen

Max Chen

對稱資訊股份有限公司、面試趣 / CEO

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  • 產業應用
顏勝豪 Otto

顏勝豪 Otto

國泰金控 / 協理

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郭心喻

郭心喻

Government of Nova Scotia 加拿大新斯科舍省政府 / Senior Service Designer

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蔡明哲

蔡明哲

UX Coach 暨創辦人

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ThisWeb (Kun)

ThisWeb (Kun)

ThisWeb / 前端工程師

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Kaba Su

Kaba Su

台灣互動設計協會 IxDA Taiwan / 前理事

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Eric Lee

Eric Lee

前端輕鬆聊 / Senior Software Engineer

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陳正瑋(艦長)

陳正瑋(艦長)

Athemaster 炬識科技 / Technical consultant

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  • 軟體設計
卓致遠

卓致遠

致遠體驗設計 / 體驗總監

  • 產品思維
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黃琇琳 Shirney Huang

黃琇琳 Shirney Huang

Aiworks / CEO

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Joey

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引鹿創新體驗研究室 / UX總監

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  • 設計實務
柯仁傑

柯仁傑

Odd-e / Technical Coach

  • 軟體設計
Jocelin Ho

Jocelin Ho

PicCollage 拼貼趣 / Engineering Manager

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曾友志

曾友志

下午先生有限公司 / 資深產品顧問

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姜乃文

姜乃文

天下雜誌集團 / 主任分析師

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吳展瑋

吳展瑋

好想工作室 / 創辦人

  • 產品思維
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  • 軟體設計
趙柏強

趙柏強

Stable Progress / Growth Companion

  • Agile
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Niki Liu

Niki Liu

新加坡商鈦坦科技 / Senior Product Designer

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Jenson Lee

Jenson Lee

台灣敏捷協會 / 理事長

  • Agile
  • 產品思維
林星妤

林星妤

悠識數位 / Senior Experience Designer

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黃明硯

黃明硯

悠識數位 / Experience Designer

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MUKI

MUKI

MUKI space* / 前端工程師

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蕭晊莛

蕭晊莛

Titansoft / Technical Manager

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周明璇(小紫)

周明璇(小紫)

財團法人均一平台教育基金會 / 影響力評估設計師

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李建杭 Amos

李建杭 Amos

友達光電 / 工程經理

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張文鈿 ihower

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愛好資訊科技有限公司 / 負責人

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林子軒 Sam

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藝啟股份有限公司 / Data Engineer Manager

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  • 設計實務
Mike Hsu

Mike Hsu

OpenNet / DevOps

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講者介紹

Mike Hsu

OpenNet / DevOps

DevOps 工程師,專注於打造穩定且易於理解的系統運維與可觀測性方案。深耕 Kubernetes 與雲原生生態,長期以 Grafana 為核心建置全方位可觀測平台,協助團隊快速定位與解決系統瓶頸。近年跨足 AI 可觀測性與系統架構設計,探索如何結合 AI 技術提升可觀測性與 LLM 應用體驗。平時熱衷整理與分享技術心得,持續在學習新知與動手實踐中找到最佳平衡。

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議程介紹

初探 LLM 可觀測性:打造可持續擴展的 AI 系統

F 棟

這場分享源自我在 Grafana Assistant 項目中的實踐與觀察。最初只是想優化 Grafana 的使用體驗,但隨著深入 LLM 領域,我開始意識到 AI 系統的可觀測性需求截然不同於傳統應用。以往的可觀測性 1.0 和 2.0 主要聚焦在基礎設施、微服務與指標上,而在 LLM 的世界,核心關注的是模型本身、提示設計、評測迭代及使用者互動。這場分享將從理論、實踐、生態系統以及架構設計多角度切入,解構如何打造一個可持續擴展的 AI 可觀測體系。期待與你一起探索傳統可觀測性與 LLM 應用交匯處的火花。

Backend
DevOps
AI

目標受眾

關注雲原生、Kubernetes、可觀測性以及人工智慧應用的工程師與架構師,尤其是正在探索或實踐 LLM 和 AI 系統可觀測性的技術領導者、DevOps 工程師、SRE 以及研發團隊成員。無論是正在規劃可擴展 AI 平台,還是希望提升系統觀測能力與運維效率的實踐者,都能從中獲得理論與實務的啟發。

預期收穫

  1. 了解如何設計具擴展性的 AI 系統觀測架構
  2. 探索將傳統可觀測性技術融入 AI/LLM 系統
  3. 學習跨足到 AI 可觀測性的實務經驗與架構設計
  4. 激盪新思維,提升系統可靠性與運維效率