L06 前半談倫理：蔡炎龍引用 Karpathy「幻覺是 LLM 的特點」，再逐一談抄襲、資料會不會被拿去訓練、DeepSeek 的審查與語料偏向，最後收在七項「負責任的使用」。後半轉向應用：只要給對「資訊」和「指引」，一段 system 設定就能做出員瑛式思考生成器、小編 AI、選系諮商師。第六週作業就是把這套 prompt 搬進 OpenAI 相容 API 加 Gradio，做一個有人設的對話機器人。
對話機器人會「記得」你，不是因為模型有記憶，而是程式每一輪都把整份 messages（system、user、assistant 交替）重新送一次。L07 先教申請 OpenAI 與 Groq 金鑰，再把這個結構講清楚，接著用 Ollama 在本機或 Colab 跑 Gemma 3，同一套 openai 套件只改 base_url 就能呼叫。第七週作業二選一：做一個能持續對話的版本，或讓兩個模型互相對話，都要用 Gradio 展示。
L09 把 AI Agent 講成一句話：本來你要做的事，AI 自動幫你做完。蔡炎龍沿用吳恩達的四個設計模式（Reflection、Tool Use、Planning、Multiagent Collaboration），但只實作前後兩個最好上手的：Demo07a 讓「作者」與「評論員」兩個 LLM 呼叫接力改文章，Demo07c 把員瑛式思考拆成「先想五個理由、再寫貼文」的兩階段 CoT，都用 AISuite 串 Groq 並用 Gradio 展示。LangChain、AutoGen、CrewAI 只出現在進階學習清單。第九週作業就是兩種模式二選一。
這堂 34 頁的助教課回答一個很實際的問題：拿 ChatGPT 網頁版一筆一筆貼資料太慢，還會碰到每小時次數上限，所以做研究和作業要改用 API。notebook 用同一個 SemEval 2014 蘊含判斷例子，依序示範 Gemini、Claude、OpenAI 三家：把 prompt 放進 prompts.yaml、要求 JSON 輸出、few-shot、計算 token。要注意教材是 2024 年版：投影片封面寫 2024/11/21，notebook 用的是 gemini-1.5-pro、gpt-4o、claude-3-5-sonnet-20241022，其中 Claude 那個型號在 2025-10-28 已經退役，Gemini 的舊 SDK 也在 2025-11-30 結束支援。
pi-ai 是 pi-mono 的反腐層：上層只見 Message/Tool/Context/streamFunction，下層 15+ providers 各自實作細節。本文拆解：統一介面設計、Provider Factory Registry、Lazy Loading 實現 Tree-shaking、Model Catalog 自動生成流程、OAuth/API Key 統一管理、Credential Sync 機制、Thinking/Reasoning 參數標準化。
直接包 SDK 三個月就會後悔：每家的 usage 欄位、tool call 格式、錯誤語意都不一樣，換模型等於重寫迴圈。五家參考專案都把「wire protocol」從「provider 身分」裡拆出來當獨立維度；looplane 更進一步，用 pydantic canonical contract（Message/ToolCall/Usage/ModelTurn）加六種 protocol adapter，把 OpenAI SDK 的內建 retry 關到 0，所有錯誤先分類成 ProviderErrorKind 再交給統一的重試政策。provider 表本身是跟 pi 的 packages/ai 對著抄的——這是血統，不是巧合。
NVIDIA NIM 間歇 500 暴露了 looplane 早期只有錯誤分類、沒有重試消費者的缺口。現在 SDK retry 關閉，harness 對每個候選最多嘗試 5 次，使用帶 jitter 的指數退避並尊重有上限的 Retry-After；耗盡後可依明確設定切到 fallback model，model.retry 與 model.fallback 都進 event log。
BytePlus ModelArk Coding Plan 提供 Lite（$10/月）和 Pro（$50/月）兩種訂閱，整合 DeepSeek-V4、GLM-5.2、Seed-2.0 等多模型，支援 Claude Code、Cursor 等主流工具，Lite 月配額約 24,000 次請求，Pro 為其 5 倍。
生態系都把 /v1/chat/completions 當共通語，但你手上的 provider 不一定講這個方言。五家的答案分三派：pi 和 OpenCode 讓 client 本身講多種方言所以不做 gateway；OMP 做了真正的 protocol translator（foreign wire → 中立 context → provider adapter，禁止 raw passthrough）；Codex 和 Claude Code 的 proxy 不翻譯，只負責強制流量管控。looplane 抄 OMP 的邊界但收斂成一進一出：只收 OpenAI Chat，嚴格解析成 canonical contract，後面接任何 ModelProvider——順便踩掉一個 cross-event-loop client close bug，教訓是 provider 的生命週期必須交給 ASGI lifespan。
Amazon Bedrock 不只是代售多家模型 API；它把模型呼叫、IAM、Region、Knowledge Bases、Guardrails 與 CloudWatch 串成同一套 AWS 控制面。它最適合已在 AWS 上、治理成本比最低 token 單價更重要的團隊。