Agents 時代的前端開發協作模式
當 AI Agent 開始具備編寫組件、調整 UI、串接 API、補測試與修復 Bug 的能力時，前端開發的典範轉移已然發生。
CMoney 從一線前端工程師的實戰經驗出發，深度剖析 AI Agent 如何深度嵌入真實的前端開發工作流。核心焦點：
1. Agent 核心架構模組化：解析 Agent = Harness + LLM 的公式。LLM 負責推理與生成，而工程師需理解如何構建 Harness（記憶、工具、流程、Context 與驗證機制）來驅動長任務。
2. 企業級前端知識庫（Wiki）建構：如何將專案設定、參數邏輯、功能迭代與開發脈絡轉化為 Agent 可高效檢索的結構化知識。一方面賦能 Agent，另一方面讓 PM 透過 Agent 自主獲取數據，阻斷跨職能溝通的隱形成本。
3. 長週期 Agent 任務的狀態機設計：從單次 Prompt 轉向「目標 -> Context -> 執行 -> 記錄 -> 驗證」的閉環工作流，確保 Agent 能自主推進複雜任務。
4. 現代工程師與 Agent 的新型協作關係：重塑職能邊界，工程師升級為「任務定義者、邊界設定者與驗證標準制定者」，而 Agent 則承接可切分、可檢查、可迭代的工程執行。
駕馭 AI 代理人：AI-Native 前端架構中的 Harness 驗證工程
在 AI-Native 全面普及的當下，前端工程師正面臨「程式碼產出速度爆炸，但人工審查速度跟不上」的產能通膨危機。
TKUG 將解構如何從「手動寫碼的基層轉化者」升級為「AI 自動化生產線的架構師」，利用文件約束與 Harness 驗證工程 建立自動化防護網，確保 AI 生成的程式碼兼具高可維護性與資安防禦力（防範 XSS、敏感資料外洩），掌握 AI 時代前端工程師的核心競爭力！我們將依序探討：
- 翻轉前端定位（Architecture Shift）：解決 AI 產能通膨與 Code Review 崩潰，從手動寫碼升級為自動化生產線設計師。
- 上下文與邊界控制（Context & Bound Control）：利用現有系統 Context 與 UI 設計規範（Design System）精準約束 AI Agents 的輸出，避免重造輪子。
- Harness 驗證工程（Automated Guardrails）：建立資安與架構的自動化防護網，在 AI 模型失誤時，主動攔截 XSS、敏感資料外洩等潛在資安漏洞。
這場活動最大的價值是
我們將解構如何將 AI 的不確定性，轉化為生產環境中的高可用性，分享第一線的架構設計、工具鏈選擇與踩坑經驗，讓你的 AI 前端應用真正落地、發揮商業價值。
我想和全台灣最優秀的人一起工作
我們將帶你深入了解CMoney的文化與價值觀！
告訴你為何最優秀的人才都選擇CMoney！
Tech Panel Talk
你將在此環節獲得與講者們零距離的互動機會！
透過自由交流、專業QA，你將看見 AI Agent 在工程中的轉變！
