什麼是架構師(Architect)以及要如何養成?
什麼是架構師(Architect)以及要如何養成?

之前被問到這個問題的時候很頭痛,因為一講就要講很久,而且對方如果底子不夠的話,恐怕會像鴨子聽雷。再說我不當工程師很久了,雖然見過各式各樣的架構師,但是總不好意思一直拿十多年前的職場經驗來吹噓,畢竟資訊科技產業進步很快,有些事情已然不同。

欣見這篇文章談「從程序員到架構師」,也可以提供給上述提問者參考,省下我講解的時間。雖然這裡主要講的是建構優化雲端服務的軟體架構師,但是大同小異,尤其在非技術的部分,例如溝通、架構、抽象分析、決策等能力,則多半也適用於其他類別的架構師。有興趣想理解架構師的人,或是想朝架構師發展的人可以大致瀏覽一下。以下是我的補充說明。

技能樹

有些人看到上述文章,可能會先被兩張「技能樹」圖片所震撼,一張是卓越的程序員(程式師)的技能樹,一張是架構師的技能樹,如作者所言,從程序員到架構師,是一個不斷經驗累積的過程,所以架構師不可能光是懂一堆高深的理論卻不懂得寫程式。然而各位如果比較這兩張技能樹,會發現有大不同,並不是單純靠累積經驗值就能升級的。

不過,請注意到,架構師有很多類型,技能樹有所不同,分享文可以作為參考,但是不要被綁住了。我個人不認為要刻意去把技能樹上的技能學全,重點應該在於融會貫通重要的技能,有一套能解決問題的好方法。

化學反應

因為經驗積累到後來, 重點不在於「量的增加」而在於「質的躍昇」 ,所以不是說你學過越多的語言和演算法、用過很多的工具、做過很多的專案、寫程式碼的速度超快,就能蛻變升級成為架構師。過程中必須產生類似化學反應,才能將經驗和能力整合後提升到另一個層次。但這個類似化學反應的蛻變的關鍵和契機因人因領域而異,很難說明清楚,分享文中也沒有多講。我最後會談一下這件事,並且分享一下我的個人經驗給朋友們參考。

programmer_shutterstock_156863096 (1280x853).jpg
圖/ ShutterStock

重質不重量

為什麼說學了很多東西、專案做得再多,未必能成為好的架構師呢?好比你拿了五個碩士學位,是否可折換一個博士呢?當然不行,因為真正博士等級的訓練極為注重「質的躍昇」,看看學生是否能在融會貫通知識經驗之後,做出優秀的原創作品。同理,發表十篇二流的論文是否等同於一篇一流論文?做了十個「快老二」的研發專案,是否相當於做出一個高技術門檻的原創作品?當然不是。

當事人本身要具備足夠的基礎,其次則是要有適合的環境以及良師益友,否則恐怕學再多也難以濟事 。至於「質」要如何來認定呢?通常得透過實際戰果以及其他資深架構師的肯定來孚眾望,否則即使勉強掛上架構師的頭銜也是無用。

視野和典範

重質不重量的概念並不難懂,但實際上與當事人的視野有關。所謂「夏蟲不可語冰」,如果根本沒看過架構師,缺乏典範,那麼要如何評價一位架構師或是學習成為一位架構師呢?有些工程師長年賣力鑽研,成為某項技術項目的達人,但是技術達人並不見得具備架構師的能力。台灣的資訊電子業有不少的技術達人,但是在產業需要轉型提升的時候,需要構思前瞻和總體策略的時候,才會發現架構師的重要性。

架構師的光譜

架構師有許多種,有的偏軟體,有的偏硬體,但是大多數都要 軟硬兼備 的素養。分享文所談的雲端軟體架構師,比較偏向軟體技術,但是也要懂得系統架構和效能分析優化;台灣比較常見的是嵌入式系統的研發工作,過去的發展受限,往往停留在為硬體產品寫韌體(firmware)的層次,但是到了物聯網時代之後,就開始需要懂軟體的系統架構師來帶領方向。到了數據掛帥的今天,還要再加上AI和資訊安全的素養,又是另外的維度。

基本素養和專業能力

剛進入資訊科技領域的學生,由於從寫程式入門,往往過度熱衷於寫程式(或是完全排拒寫程式)以及沈迷於演算法。其實這些就像英文和數學一樣,是資訊科技人的基本素養,某些公司面試新進員工的時候,考驗程式寫作和演算法的功力,也是理所當然的事情。但是切莫以為基本素養就是專業能力,應聘資深工程師或架構師的時候,除了確認有基本素養之外,更加著重於專業能力。

什麼是專業能力呢?請參考一下技能樹。基本上,資訊工程系課程中有不少有助於培養架構師的課程,不要傻傻的覺得會寫程式就行。有些東西在大學和研究所時期不好好打基礎,到了業界就難了,尤其是與系統和硬體相關的技術,需要有環境與良師益友,才會事半功倍。

環境與良師益友

回顧我自己在求學和擔任工程師的過程,感到頗為幸運地找到不錯的環境和良師益友。我高中參加電研社開始奠定寫程式的基礎,大學則是從電子電路、嵌入式系統到大型電腦都碰過,尤其是後來出國念博士班時專注研究大型平行電腦效能優化技術的時候,有機會鑽研最先進的軟硬體,是我個人蛻變的關鍵和契機。

shutterstock_367286792_coworker.jpg
圖/ Jacob Lund via shutterstock

之後到矽谷Sun工作的那幾年,有幸在效能工程部門,與處理機設計部門、高階伺服器系統架構部門、網路儲存產品部門、 作業系統核心開發部門、資訊安全研究部門、Web軟體發展部門的資深架構師共同合作,不僅實際驗證我的技能,也透過他們對我的讚許讓我拿到成為架構師一員的門票。

架構師的發展機會

在我選擇回國家教書的時候,有幾位具備架構師資歷的同事也離開公司回到他們的祖國貢獻於科技業。好幾位回去中國發展的同事,獲得政府的挹注,後來發展得很不錯。相形之下,台灣資訊產業轉型提升的步調頗為緩慢,無論是產業或學術,鮮少人了解架構師的重要性,願意長期積累技術經驗成為架構師的人少得可憐,乃至於大多數人連架構師是什麼都不大清楚。但有趣的是,這幾年業界想轉型,三不五時就會有朋友要我推薦架構師。

我分享以上這些個人經驗和看法,不是想往自己臉上貼金,只是想告訴學生們什麼是架構師以及如何把自己培養成架構師的歷程。當然,我不是什麼厲害的架構師,只是當年有幸從多位厲害的架構師身上學到一些皮毛而已,不過我認為我這點皮毛,在這個架構師罕見的學術環境,還是有點價值,也歡迎理解成為架構師的難度後仍想成為架構師的學子們一起來學習。

本文由洪士灝授權轉載自其Facebook。

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

往下滑看下一篇文章
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓