問題
It shouldn't talk to a 6-year-old the way it would talk to a 17-year-old.譯文它跟 6 歲孩子說話的方式，不該和跟 17 歲青少年說話一樣。
聖克里斯多福及尼維斯政府透過 ASPIRE 計畫（Achieving Success through Personal Investment, Resources and Education），為符合資格的年輕人提供 EC$1,000（東加勒比元）的理財起步金。知道這件事和理解這件事是兩回事，而兩者之間的落差，正是一項好方案悄悄失敗的地方。一個六歲孩子問起 ASPIRE，和一個十七歲青少年問起 ASPIRE，需要的是兩場截然不同的對話。
ASPIRE 是 Achieving Success through Personal Investment, Resources and Education（透過個人投資、資源與教育邁向成功）的縮寫。年輕人領到的 EC$1,000 中，一半存放在 St Kitts-Nevis-Anguilla National Bank 的儲蓄帳戶，另一半則投資於本地公營事業的股份。
對一個剛聽說政府要發錢的人來說，這可是一大套得解釋清楚的金融機制。
他們打造了什麼
這是一個配有依年齡分級嚮導的多代理系統，因為它不該用對十七歲青少年說話的方式，去跟六歲孩子說話。Skye 負責五到八歲，在這個階段，錢是幫助孩子成長的種子。Kaleb 負責九到十二歲——儲蓄、存款、利息。Zion 負責十三歲以上，談的是股份、申請資格，以及這個計畫實際上如何運作。嚮導之上還有一個語氣引擎：Zion 可以化身 The Professor（教授），正式而精確；也可以化身 The Llama（羊駝），口語而隨興。語言可以在對話途中即時切換，並保留上下文；整個系統嚴格以 Ministry of Finance（財政部）的通函與 ASPIRE 相關法規為依據，而不是開放的網際網路。
- 3
- 依年齡分級的嚮導
- 2
- 每位嚮導的語氣
- 68
- 分，第三名
- EC$1,000
- 所解說的補助金
Skye（5–8 歲）、Kaleb（9–12 歲）、Zion（13 歲以上）
The Professor（教授）與 The Llama（羊駝）
聊天機器人組
每位符合資格的年輕人
評審追問的重點
評審團總評審 David Farrell 博士提出了兩個問題。
"Is Aspire AI portable to other Eastern Caribbean territories launching youth wealth funds?"（「Aspire AI 能否移植到其他正在推出青年財富基金的東加勒比海地區？」）可以，團隊回答——這個設計是模組化的：換掉該司法管轄區的文件，保留年齡分級即可。
"You utilized OpenAI, Claude, and Hugging Face rather than just Gemini. How do you govern multi-agent pipelines to avoid rogue behaviour?"（「你們使用了 OpenAI、Claude 與 Hugging Face，而不只是 Gemini。你們如何管理多代理管線，以避免失控行為？」）
轉捩點
團隊沒有迴避。在多輪對話測試中，他們的代理曾經彼此糾纏在一起；他們用嚴格的系統提示詞與輸出結構驗證器解決了這個問題，並在臺上坦白說了出來。
The guide sets the learning level; the personality sets the tone.譯文嚮導決定學習程度；個性決定語氣。
使用技術
- OpenAI
- Anthropic Claude
- Hugging Face
- RAG
團隊
- Dre Martin — 程式撰寫、簡報
- J'Nya Jack — 設計、簡報
- Rayanna Morris-Greenidge — 隊長、設計、簡報
- Amarni Moore
- Kylie Richards
- Cayden Williams
金融素養教育一旦居高臨下，或講得讓人聽不懂，就會失敗——所以他們打造了一個會依提問者是誰而改變身分的聊天機器人。
編輯評析
我們對這件作品的解讀
由本出版品編輯群所做的獨立評估——既非評審的評分，也非團隊的自述。
- 技藝
- 年齡分級說起來容易，做起來難。大多數的嘗試，不過是給年紀較小的使用者比較短的句子。這個作品改變的是比喻本身——五歲時，錢是種子；九歲時，是存款與利息；十三歲時，是股份與申請資格——這表示有人認真想過，孩子在每個階段腦中真正能掌握的是什麼，而不只是調整閱讀難度。把嚮導與語氣分開，是更高明的一筆設計：兩個獨立的旋鈕，而不是六種寫死的個性。
- 他們學到了什麼，又展現在哪裡
- 這是所有參賽作品中代理式特徵最鮮明的一個，也是撞上了課程早就警告過的那道牆的一個。多代理協作調度是在第四週教的；代理在多輪對話中彼此糾纏，正是協作調度最容易招致的失敗。他們採取的解法——嚴格的系統提示詞，加上輸出結構驗證器——是把防護機制那一週與結構化輸出的紀律，應用在他們自己發現的問題上；這比一個能運作的展示，更能證明他們學到了東西。
- 易用性
- 在保留上下文的同時即時切換語言，是真正困難的事，而且運作順利時幾乎看不見——這正是優秀工程的標誌。尚待解答的問題是可發現性：孩子不會知道有 Skye、Kaleb 與 Zion 存在，也不知道有個語氣旋鈕可以調。年齡分級只有在使用者抵達正確的級別時才有幫助，而級別之間的分流，值得投入與級別本身同等的設計心力。
- 可擴充性
- 面對提問，團隊就可移植性給出了誠實的答案——換掉該司法管轄區的文件，保留年齡分級——而這個答案是對的。在這裡，可以轉移的資產是架構，更甚於內容。限制在於：三個嚮導橫跨多種語言，使需要以來源為依據的範圍成倍增加，而每一種組合，都可能讓一條法規在錯誤的閱讀年齡被引用。技術堆疊裡有三個模型，也意味著有三套成本、三種失效模式需要監控。
影像攝於 2026 年 ECCU 聊天機器人暨多媒體成果展（2026 年 8 月 28 日）。 螢幕截圖已經裁切，移除了瀏覽器與直播介面；聊天機器人介面與簡報者皆未經修改。