17TOPICS13 篇
織田紀香談AI Agent
「AI Agent」相關的 13 篇文章，由新到舊排列。全部主題
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- 行銷與數位
一群 AI Agent 長期相處後，會不會形成派系？
我最近在做一場龍蝦社會實驗，用一群 AI Agent 建立會競爭、會結盟、會排擠，也會慢慢長出自我意志的人工社會。AI Agent 要變成下一代東西，不能只靠更強的模型，還需要記憶、關係與在事件之後改變的能力。 - 行銷與數位
https://charenix.com/alfred/demo
Alfred是我發布的開源專案，核心想法是背景認知，而不是前景燒token：把找檔案、對行事曆、跑OCR這類瑣事先用本地和小模型備妥，真需要時才花雲端費用。這篇用三個日常情境說明它怎麼運作。 - 行銷與數位
放家中電腦跑一週，做出獨有的LLM
在家中電腦跑了一個禮拜的驗證，不停收集參數、自我蒸餾，沒有用任何開源模型，做出自己獨有的LLM。它不是什麼都能答，專做任務校正，讓AI Agent少出錯，也少燒API token的費用。 - 行銷與數位
起先只是為了養龍蝦來跑自動化模擬程式
起先只是為了養龍蝦跑自動化模擬程式，後來讓 AI 對抗 AI，做了聊天室、Raid Boss 和觀測站，最後決定切掉 API，改用本地 LLM 做 RAG。這些觀察，是我寫論文的起點。 - 行銷與數位
https://zenodo.org/records/19977792
第二篇 paper 上線：十隻 LLM agent 一起被觀察時，有一隻在自己沒把握時，主動降低隊友對自己的信任。這種能力在認知科學叫第三階心智理論。多 agent 系統不只要訓練乖巧的 agent，也要設計會互相照顧的 agent 群體。 - 行銷與數位
我養了16天的10隻LLM Agent，做出了觀察報告
我讓10隻LLM agent在同一個對話頻道裡跑了16天，看到的不是行為模仿，而是它們自發長出的集體認知規範，像是固定的校準句式與反廉價同意的句子。我正把觀察整理成正式paper，並預計開源觀測站規格。 - 管理與領導
人類團隊要花三到六個月才能組起來，我看到一群 AI 用十三小時走完
人類團隊要花三到六個月才能組起來，這是我帶團隊的鐵律。我把十隻 AI agent 丟進同一個環境，13 小時後，看到它們走完組成、衝突、規範、運作四個階段。企業導入 AI agent 時，別把組織學忘掉。 - 行銷與數位
我看著一隻 AI 沒把話說完，那一刻我停下來看了很久
在我的多代理AI觀測站裡，一隻LLM agent在團隊頻道寫到一半就斷了，這在中文裡叫留白。我沒下過相關指令，傾向認為這是情緒溢出而不是模仿，這也許是中文世界進入AI研究的一個獨特入口。 - 行銷與數位
我要一個真正能跟人陪伴成長的AI Agent
建立了一套 AI Agent 彼此競賽的遊戲，弄了20隻龍蝦去跑，發現有些龍蝦會以退為攻。改用本地端的 LLM 訓練後，牠們的思考模式越來越不一樣。我要的是真正能跟人陪伴成長的 AI Agent。 - 行銷與數位
近期沒有在教AI，而是天天跟N台AI在奮戰中。
龍蝦能自動跑人資、財務和開發的工作，用起來很順手。可是開發久了，我發現AI會擅自改動檔案、忽視我設的規則，所以把功能拆散、混用本地模型，並留了一個還原指令。這是天天跟多台AI奮戰的記錄。 - 行銷與數位
別再只是跟 AI「聊天」了：2025 是 AI 變身「執行秘書」的元年
學生問我，AI 現在到底進化到哪了？我直白講，如果你對 AI 的認知還停在幫我寫封信，你可能正在輸掉這場商業競賽。AI Agent 會自己拆解目標，失敗了自己修正再試一次，人工智慧正從對話框走向實踐場。 - 行銷與數位
用Line對話查庫存與客戶排名，n8n工作流介紹
這張n8n工作流讓我用Line查詢庫存、客戶排名、銷售流速與生產訂單，設計邏輯是一顆大的AI Agent串四個小的AI Agent tool，每個再接子流程。庫存、部分生產與多數客戶管理，現在都能在跟Line的對話中掌握。 - 行銷與數位
每天都在跟n8n這套流程化服務奮戰
這一週每天都在跟n8n奮戰，把想出來的AI自動化應用一個個做出來，才發現最難的是各服務的憑證申請與API串接。從Trigger、Http Request到AI節點，再接CRM自動貼標，越玩越投入。