當「寫日報」不再是人類的負擔在許多企業中,每日早晨的任務規劃與傍晚的進度回報,往往佔據了員工不少瑣碎時間。為了探索「Agentic Workflow(代理工作流)」的極限,我們實測了一款名為 「蝦寶 (Claw/OpenClaw)」 的 AI Agent,讓它正式加入團隊,成為我們的虛擬行政助理。這篇文章將分享我們如何讓 AI 主動「協助」人們,以及在實測過程中解決的技術斷點。
與其等待人類去問 AI,不如讓 AI 主動發起對話。在我們的實作中,蝦寶扮演了以下角色:
早晨 09:00 的「晨間喚醒」: 蝦寶會準時與執行同仁對接,主動詢問:「今日的重點工作項目有哪些?」
傍晚 17:30 的「進度彙整」: 下班前,蝦寶會根據早上的承諾,與同仁確認完成度,並將其整理成易讀的報告格式,自動發送給主管。
這種從「被動搜尋」轉為「主動推播」的改變,讓執行者能更專注於產出,而將「行政對齊」的過程交給機器。
在市場上眾多模型中,為什麼蝦寶能勝任這項工作?我們在技術層面有幾項核心發現:
1. 模型大腦:邁向未來
我們目前讓蝦寶搭載 ChatGPT-5.2 作為思考中樞。其強大的邏輯推理能力,能精準分辨哪些是「定期工作」、哪些是「尚未完成的追蹤項 (Carryover)」,並在回報時自動進行分類,避免遺漏。
2. 瀏覽器控制:AI 真的有「手」
蝦寶不只是個聊天視窗,它具備操作瀏覽器的能力。我們實測了兩種模式:
有一點必須提醒:給予 AI 權限的同時,就是在開放風險。 在實測蝦寶的過程中,我們內部設定了幾道「資安防火牆」,建議大家在導入時也要同步考慮:
環境隔離是底線: 我們強烈建議不要讓蝦寶直接跑在你平常用的 Chrome 瀏覽器上(因為那裡存了你所有的個人密碼)。我們會使用 獨立的瀏覽器 Profile,甚至是跑在隔離的虛擬機環境中,確保它能存取的範圍僅限於「工作所需」。
敏感資訊「遮罩化」: 在訓練 AI 讀取 carryover.md 或紀錄檔時,我們會先過濾掉涉及客戶密碼或內部系統金鑰的敏感資訊。記住,AI 模型雖然聰明,但它處理的每一份資料都有可能成為模型訓練的養分(除非你使用的是企業版 API 且關閉了訓練選項)。
「半自動」勝過「全自動」: 目前的蝦寶雖然可以自動登入,但我們仍保留了 人工授權 (Human-in-the-loop)。例如,涉及發布公開貼文或更改系統設定時,蝦寶必須「請求許可」,由我們點擊確認。這不是為了限制它,而是為了在 AI 產生幻覺 (Hallucination) 時有個保險。
權限最小化原則: 我們只給蝦寶專用的工作帳號,絕對不給它具備「管理員權限」的帳密。如果它只需要寫日報,那它就不應該有權限進入公司的財務系統。
AI 最常被詬病的就是「沒有長久記憶」。如果今天結束了,明天它就忘了昨天還剩什麼沒做,那這就不是一個合格的員工。
我們的解決對策是 「文件化記憶補償」:
carryover.md 策略:我們要求蝦寶在每日結案後,將未完成的任務寫入 carryover.md。
分類紀錄檔:我們將「FB 貼文紀錄」與「工作安排紀錄」拆分開來。蝦寶在啟動特定任務時,會被要求先閱讀對應的歷史紀錄,確保上下文 (Context) 的完整。
透過「蝦寶」的實測,我們驗證了 AI Agent 在辦公自動化中的潛力。它不只是幫你寫程式,它是能幫你 「管理流程」。
當 AI 能幫你紀錄、幫你追蹤、甚至幫你操作瀏覽器時,人類的職能將會發生劇變:我們不再是「執行者」,而是「定義規則的人」。這場關於生產力的實驗才剛開始,而「蝦寶」已經跨出了穩健的第一步。
關於實踐 本文內容基於 KPN 奇寶內部 AI 專案實測。我們持續探索如何將 AI 專家知識轉化為企業競爭力。
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