GH-700 認證考試完整解析：GitHub Agentic AI Business Professional 考試大綱、Copilot 與備考指南

一、GH-700 是什麼認證考試？

隨著生成式人工智慧（Generative AI）及 AI Agent 技術快速發展，人工智慧已經從單純的問答工具，逐漸演變成能夠理解任務、規劃工作流程、使用工具及執行多階段任務的智能助手。

GitHub 與 Microsoft 推出的 GH-700 – Enhancing Operational Efficiency with Agentic AI，正是針對這一發展趨勢所推出的新型認證考試。

通過 GH-700 考試，可以取得：

GitHub Certified: Agentic AI Business Professional

這項認證主要驗證考生是否能夠利用 GitHub 平台及 GitHub Copilot，改善企業日常工作流程、建立 Agentic AI 自動化機制，並透過人工監督確保 AI 執行結果符合業務需求。

與傳統軟體開發認證不同，GH-700 並不要求考生具備深厚的程式設計背景。

它的目標群體包括產品經理、專案經理、技術專案經理、商業分析師及希望利用 AI 提升工作效率的企業專業人士。

GH-700 考試基本資訊

項目	考試資訊
考試編號	GH-700
考試名稱	Enhancing Operational Efficiency with Agentic AI
認證名稱	GitHub Certified: Agentic AI Business Professional
認證級別	Intermediate
認證維護機構	GitHub
考試提供機構	Microsoft
考試時間	100 分鐘
通過分數	700 分
考試形式	線上監考考試
考試語言	英文
考試狀態	Beta

目前 Beta 考試不會立即公布成績，Microsoft Learn 說明，正式分數預計在 Beta 階段結束後約八週公布。

考試費用依照考試所在國家或地區而定，報名前應以 Microsoft Learn 及 Pearson VUE 顯示的價格為準。

官方考試頁面：
https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/agentic-ai-business-professional/

二、GH-700 考試主要考哪些內容？

GH-700 的考試大綱主要分為四大領域，涵蓋 GitHub 平台管理、GitHub Copilot 應用、Agentic AI 工作流程自動化，以及 Human-in-the-Loop 人工監督機制。

以下依照官方 Study Guide 整理。

1. Use GitHub Platform Features（使用 GitHub 平台功能）— 20%–25%

這個領域主要考察考生對 GitHub 平台功能、工作管理及組織治理的理解。

主要學習內容包括：

GitHub 管理與治理

• Budget Guardrails（預算控制）。
• Token Usage（Token 使用量管理）。
• Organizational Standards（組織標準）。
• Secrets Management（機密資訊管理）。
• Governance、Privacy 與 Risk Controls。
• Responsible AI Principles。
• Branch Strategies and Policies。
• AI Model Selection。
• Skills、Prompts 與 Instructions。
• Model Context Protocol（MCP）Servers。

GitHub Projects 專案管理

• 建立 GitHub Projects。
• 選擇適當的 Project Template。
• 管理及自訂 Project Views。
• 設定 Columns、Custom Fields 及 Automation。
• 配置專案存取權限。
• 建立、指派及管理 Issues。
• 使用 GitHub 平台進行團隊協作。

工作追蹤與管理

• 建立 Pull Requests。
• 指派 Pull Requests。
• 關聯 Pull Requests。
• 連結 Project Items。
• 建立及更新 GitHub Wikis。

這部分的核心並不是單純了解 GitHub 的操作，而是學習如何利用 GitHub 建立企業工作管理、協作及治理機制。

2. Enhance Productivity by Using GitHub Copilot（利用 GitHub Copilot 提升生產力）— 20%–25%

GitHub Copilot 是 GH-700 的重要技術核心之一。

考生需要理解如何使用 Copilot 協助完成日常工作、產生可靠的輸出結果，以及建立符合業務需求的 AI Agent。

主要內容包括：

GitHub Copilot Chat

• 選擇適合工作需求的 AI Model。
• 建立及管理 Copilot Chat Sessions。
• 恢復、重新命名及封存對話。
• 選擇適當的 Agent。
• 使用 @ Mentions 附加檔案、工具及 Issues。
• 使用 Slash Commands。

需要熟悉的 Slash Commands 包括：

• /explain
• /fix
• /tests
• /doc
• /clear
• /delete
• /chronicle

Prompt Engineering 與 Instructions

• 設計清晰的 AI 指令。
• 設定回覆內容及輸出格式。
• 定義 AI 需要處理的資料。
• 設定 Input Variables。
• 控制輸出內容長度及結構。
• 利用 Checkpoints 還原修改。

Custom Agents 管理

• 建立 Custom Agents。
• 在 Agent Instructions 中加入 Web Search。
• 將 Agent 儲存至 GitHub Project。
• 設定 Agent Guardrails。
• 檢查 Custom Agent Activities。

這部分的重點是讓 AI 不只是回答問題，而是能夠依照指定規則完成實際工作。

3. Design and Implement Agentic Workflows and Automations（設計與實作代理式工作流程及自動化）— 25%–30%

這是 GH-700 比重最高的考試領域，也是整項認證的核心。

Agentic AI 與傳統生成式 AI 最大的差異，在於它能夠根據目標規劃任務、使用工具、執行多個步驟，並根據結果進行後續處理。

主要內容包括：

Agentic Workflow 設計

• Identify Agentic AI Use Cases。
• Decompose Business Processes。
• Define Tasks and Decision Criteria。
• Design Agentic Workflow Patterns。
• 評估 AI Agent 的工作適用性。
• 分析工作流程的業務價值。

Agentic Workflow 實作

• 建立 Agentic Workflow Files。
• 配置 Workflow Schedule。
• 設定 Permissions。
• 設定 Workflow Output。
• 規劃 Folder Structure。
• 編寫 Workflow Instructions。
• 設定 Self-Critique Loops。

Automation 自動化

• 設定 Triggers。
• 配置 Prompts。
• 選擇 AI Models。
• 配置 Automation Tools。
• 建立自動化執行流程。

Skills 與 MCP 整合

• 安裝 External Skills。
• 建立 Custom Skills。
• 呼叫及使用 Skills。
• 將 Agentic Workflows 連接 MCP Servers。
• 利用 MCP 提供更多上下文及外部工具能力。

其中，MCP（Model Context Protocol）是值得特別關注的技術。

它能夠協助 AI Agent 與外部工具、資料來源及服務進行標準化整合，讓 AI 不再只依賴模型本身的知識，而能夠使用更多外部資訊完成任務。

4. Perform Human-in-the-Loop Tasks for Agentic Workflows（執行人機協作與監督任務）— 20%–25%

AI Agent 的自動化能力越強，企業就越需要建立適當的人工監督及控制機制。

本部分主要考察如何設計人工審核流程、監控 AI 執行狀態，以及在必要時介入工作流程。

Human Review and Validation

• Identify Critical Decision Points。
• 設計 Human Review 機制。
• 設定 Workflow Escalation Paths。
• 選擇 Interactive Mode。
• 選擇 Plan Mode。
• 選擇 Autopilot Mode。
• 根據工具使用情境設定人工審核。

Agentic Workflow Interaction

• 回應 AI Agent 的 Approval Requests。
• 接受或拒絕 AI 提出的操作。
• 修改及重新提交工作內容。
• 在 Workflow 執行期間進行互動。
• 處理 Workflow Failures。
• 必要時停止正在執行的 Workflow。

Supervision and Monitoring

• 確認 Agent 輸出符合業務要求。
• 檢查 Agent 執行結果。
• 監控 Workflow Runs。
• 評估自動化流程的執行品質。
• 確保 AI 執行過程符合組織規範。

這部分強調一個重要概念：

AI Agent 可以協助執行工作，但並不代表所有決策都應該完全交給 AI。

對於涉及資料安全、財務、權限及重要業務決策的操作，仍然需要適當的人類審核及授權。

三、GH-700 四大考試領域比重總覽

考試領域	比重
Use GitHub Platform Features	20%–25%
Enhance Productivity by Using GitHub Copilot	20%–25%
Design and Implement Agentic Workflows and Automations	25%–30%
Perform Human-in-the-Loop Tasks	20%–25%

從考試比重來看，Agentic Workflow 與 Automation 是最值得優先投入時間的領域。

不過，四個領域的比重相當接近，因此不建議只專注於單一技術。

四、GH-700 與一般 GitHub 認證有什麼不同？

GitHub 生態系統涵蓋程式碼管理、版本控制、軟體開發協作及 AI 輔助開發。

GH-700 則將焦點放在利用 GitHub 和 GitHub Copilot 提升企業工作效率。

比較項目	傳統 GitHub 技術應用	GH-700
核心方向	程式碼及版本管理	AI 工作流程與自動化
主要工具	Git、GitHub	GitHub、GitHub Copilot
技術重點	Repository、Branch、Pull Request	Agentic AI、MCP、Automation
主要目標	改善軟體開發協作	提升企業營運效率
人工參與	程式碼審查及管理	AI Agent 審核及監督

GH-700 並不是單純的 GitHub 程式開發認證，而是將 AI 技術與企業管理、專案協作及流程自動化結合的專業認證。

五、哪些人適合考取 GH-700？

GH-700 的一個重要特色，是不要求考生具備深厚的程式開發背景。

官方定位的目標族群包括：

1. Product Manager（產品經理）

可以利用 GitHub Projects 與 AI Agent 管理產品工作、整理需求及改善團隊協作流程。

2. Project Manager（專案經理）

利用 AI 自動整理工作內容、追蹤任務、分析進度及協助管理專案流程。

3. Technical Project Manager（技術專案經理）

結合 GitHub 與 Copilot，改善技術團隊的工作流程及跨部門協作。

4. Business Analyst（商業分析師）

利用 AI 整理資料、分析業務需求及設計自動化流程。

5. IT 管理及維運人員

透過 Agentic AI 了解如何自動化日常工作、改善作業流程及提升管理效率。

6. 希望跨入 AI 領域的初學者

對於沒有大量程式開發經驗，但希望了解 AI Agent、Copilot 及企業 AI 自動化的人士，也是一個值得考慮的認證方向。

六、沒有程式設計經驗，可以考 GH-700 嗎？

可以。

GH-700 與傳統 AI Developer 或 Machine Learning Engineer 認證不同。

它更著重於如何運用 GitHub、GitHub Copilot 及 Agentic AI 改善工作流程，而不是要求考生自行訓練大型語言模型或開發複雜的機器學習演算法。

不過，建議考生在準備前先具備以下基礎：

• 了解 Generative AI 的基本概念。
• 熟悉 GitHub 的基本操作。
• 了解 GitHub Projects、Issues 及 Pull Requests。
• 熟悉 GitHub Copilot Chat。
• 了解 Prompt Engineering。
• 理解 AI Agent 的基本架構。
• 了解 MCP 的用途。
• 熟悉基本的工作流程設計概念。

如果沒有 GitHub 經驗，可以先建立 Repository，練習 Issues、Projects 及 Pull Requests，再開始學習 Copilot 與 Agentic AI。

七、GH-700 應該如何準備？

建議採用五個階段的學習方式。

第一階段：熟悉 GitHub 平台

先了解 Repository、Branch、Issues、Projects、Pull Requests 及 Wiki。

不需要成為專業開發工程師，但應該熟悉 GitHub 如何管理及追蹤工作。

第二階段：學習 GitHub Copilot

實際操作 Copilot Chat，練習使用不同模型、Agents、@ Mentions 及 Slash Commands。

同時熟悉如何撰寫清晰的 Prompt 及 Instructions。

第三階段：理解 Agentic AI

了解 AI Agent 與一般聊天型 AI 的差異，學習如何將大型工作拆分成多個任務，以及如何設定決策條件。

第四階段：學習 Workflow Automation 與 MCP

實際理解 Workflow Files、Triggers、Schedules、Tools、Skills 及 MCP Servers。

這是考試中比重最高的領域，建議投入較多時間。

第五階段：掌握 Human-in-the-Loop

學習如何設定 Approval、Review、Escalation 及 Monitoring。

尤其要理解哪些工作可以交由 AI 自動執行，哪些工作必須保留人工審核。

八、GH-700 與傳統 AI 認證有什麼不同？

目前 AI 認證大致可以分成幾種不同方向：

認證方向	主要學習重點
AI Fundamentals	AI 基礎概念及應用
Machine Learning	模型訓練及資料分析
AI Developer	AI 應用程式開發
Generative AI	LLM、RAG 及生成式 AI
GH-700 Agentic AI	GitHub Copilot、AI Agent、工作流程自動化

GH-700 的定位比較接近企業 AI 應用及 Agentic Workflow 管理，而不是傳統的 AI 模型開發。

如果未來希望成為 AI Developer，仍然需要進一步學習 Python、API、LLM Application Development、RAG 及 Agent Frameworks。

九、GH-700 認證對職涯發展有什麼幫助？

企業導入 AI 的方式正在改變。

早期主要利用 AI 協助生成文字、摘要資料及回答問題；現在則逐漸開始讓 AI Agent 參與多步驟工作流程。

這也使得企業需要更多了解 AI 自動化、工作流程設計及 AI 治理的人才。

GH-700 所驗證的技能，與以下工作方向具有一定關聯：

• AI Business Professional
• AI Workflow Specialist
• AI Automation Specialist
• AI Operations Specialist
• Business Process Automation Specialist
• AI Project Manager
• GitHub Copilot Specialist

需要注意的是，這項認證主要驗證 GitHub 生態系統中的 Agentic AI 應用能力，並不等於取得認證後就具備完整的 AI 系統開發能力。

十、總結：GH-700 是否值得考取？

GH-700 – Enhancing Operational Efficiency with Agentic AI 是一項值得關注的新型 AI 認證。

它的特色在於將 GitHub、GitHub Copilot、Agentic AI、MCP 及 Human-in-the-Loop 結合，讓考生理解如何利用 AI 改善企業工作流程。

如果你是產品經理、專案經理、商業分析師或 IT 專業人士，希望了解如何利用 AI Agent 提升工作效率，GH-700 是值得考慮的認證。

如果你是希望轉型 AI 領域的初學者，這項認證也可以作為了解 Agentic AI 的切入點。

未來的 AI 技術競爭，不只是誰能使用 AI 生成更好的答案，而是誰能有效地設計、管理及監督 AI Agent，讓它真正參與企業工作流程。

GH-700 正是圍繞這個方向所設計的專業認證。

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官方參考資料

1. Microsoft Learn – GH-700 認證介紹：
   https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/agentic-ai-business-professional/
2. Microsoft Learn – GH-700 官方考試大綱：
   https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/resources/study-guides/gh-700
3. GitHub 官方網站：
   https://github.com/
4. GitHub Copilot：
   https://github.com/features/copilot
5. Microsoft Learn – 認證考試資訊：
   https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/

註：GH-700 目前處於 Beta 考試階段，考試政策、題目範圍、語言及正式成績公布時間可能更新。請以 Microsoft Learn 官方資訊為準。