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。
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一、核心機制：主動式任務管理
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：
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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？」
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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。
二、實測解密：AI Agent 的「大腦」與「雙手」
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：
- Chrome 外掛模式：安裝門檻低，能直接在現有環境下操作，但穩定度是挑戰。
- 隔離瀏覽器模式 (Isolated Chrome)：透過終端機安裝，擁有完全控制權。雖然登入平台時需要人工協助，但執行複雜系統操作時更為穩定。
三、引入 OpenClaw 的資安防線
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：
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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」。
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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）。
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「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。
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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。
四、克服 AI 的致命傷：如何建立「長久記憶」？
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」：
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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。
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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。
五、結語：AI 代理商務的真實起點
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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