說實話，這段時間我也在反思。
看著市面上 AI 工具每天推陳出新，你是否也有一種焦慮感？
我們學會了 Prompting（提示工程），學會了跟 ChatGPT 聊天，但為什麼工作效率似乎沒有出現「指數級」的爆發？
前幾天，我在 Sparksine 讀書會邀請了我的老朋友、也是《AI 為王》的作者阿石 (Ah Shek) 來錄了一集 Podcast 。
這場對話讓我重新校準了對 2026 年的規劃。
如果說 2023-2024 是大家都在學著跟 AI「聊天」的年份；那麼 2025-2026 年，將是我們學會讓 AI 替我們「做事」的元年。這不只是一個技術名詞的轉換，這是一場從 Chatbot 到 AI Agent 的思維躍遷。
AI代理的底層邏輯：從「自助服務」到「真正的服務」
為什麼我們用了那麼多 SaaS（軟體即服務）工具，卻還是累得像狗一樣？
阿石在訪談中提出了一個極具洞察力的觀點：SaaS (Software as a Service) 其實是一個謊言。它本質上是 “Software as a Self-Service”（軟體即自助服務） 。
以前： 你買了 Canva，那是「工具」。Canva 不會自己設計，是你要花時間去拖拉素材。
以前： 你買了會計軟體，那是「容器」。軟體不會自己記帳，是你要把數據 Key 進去。
這就是所謂的 「數位轉型 1.0」：我們只是把紙本的資料變成了數位訊號（Digitizing Data），但「人」的勞動力依然被綁在電腦前 。
2025 年的 AI Agent，代表的是「數位轉型 2.0」: 也就是「勞動力的數位化」(Digitizing Labor) 。
這就是為什麼只會 Prompting 不夠。Prompting 依然是你在「自助」。而 Agent 是你給出目標，它去執行動作（Take Action）。
只有 Action，才能創造 GDP，才能產生真正的經濟價值 。
你是要一個「計算機」，還是要一個「實習生」？
很多人以為把一堆 Prompt 串起來就是 Agent，這是錯誤的理解。
我們必須區分 Workflow (工作流) 與 Agent (代理) 的本質差異：
Workflow (自動化工作流) = 數位化的生產線
這是線性的。
A 發生 → 觸發 B → 執行 C。它沒有大腦，只有規則。
場景： 每天把消費收據拍下來 → OCR 辨識 → 填入 Excel 。
缺點： 一旦格式跑掉，流程就卡死。它需要你設計好每一個步驟 。
Agent (AI 代理) = 數位化的員工
這是目標導向的。你給它一個 Context（語境），它自己決定路徑，自己調用工具，甚至自己除錯（Try and Learn） 。
例子場景： 「幫我看看今天有什麼 AI 新聞，選幾個重要的，做成適合 LinkedIn 的貼文圖給我選。」
能力：自主判斷： 它會自己去讀網頁、翻譯、判斷哪個重要。
使用工具： 它可以自己打開瀏覽器、操作設計軟體、發布貼文 。
自我修正： 遇到錯誤（Error），它會像人一樣嘗試重試，而不是直接報錯停機 。
如果你還在想「我該怎麼寫指令讓它做這一步」，你是 Workflow 思維。
如果你開始想「我該給它什麼權限和目標，讓它搞定這件事」，你才是 Agent 思維。
簡單來說：Workflow 是「手腳」，AI Agent 是帶了「大腦」的手腳。
在 2025 年，我們追求的不再是寫出完美的 Prompt，而是設計出一個能幫你 Take Action 的 Agent 。
因為只有 Action，才能創造 GDP，才能產生經濟價值 。
另一個常見使用的 AI 誤區：AI 不是你的朋友，它是《凶心人》
除了分不清代理以及流程思維外，很多人對於AI的記憶也有一個誤解。
首先，我們要打破一個浪漫的幻想。
阿石在訪談中打了一個非常精準的比喻：目前的 LLM（大型語言模型）就像電影《凶心人》（Memento）裡的主角 。
它沒有真正的記憶。
每一次你開啟一個新對話，對它來說都是「全新的一天」。它記得的，只是你當下餵給它的 Context Window（上下文視窗）。
這意味著什麼？
這意味著很多企業主以為「用了 ChatGPT 就是 AI 轉型」，這其實是大錯特錯。
如果你只是把它當成一個搜尋引擎，或是改改 Grammar 的工具，你其實還停留在「數位轉型 1.0」，也就是單純把實體資料變成數位化而已 。
真正的 AI 轉型 (Digital Transformation 2.0)，核心在於「勞動力的數位化」。
身份轉變：人人都是 Manager
聽到這裡，你可能會問：「如果 Agent 這麼強，那人類要做什麼？」
這就回到了我們一直在談的創作者心態。
阿石提到一個觀點：「未來每一個人，本質上都是一個管理者 (Manager)。」
即使你現在只是一個基層員工，當你使用 AI 去幫你比較保險方案、幫你做 Deep Research 時，你其實就在管理一個「超級實習生」。
你需要具備的能力不再是單純的執行力（Execution），而是：
Taste (品味/審美)：AI 可以生成 100 張圖，但哪一張是「好」的？
這需要你的經驗和文化底蘊（例如懂不懂「我真係恭喜你呀」背後的諷刺語境）。
Context Engineering (語境工程)：不是寫指令，而是懂得餵給 AI 足夠的背景資訊，讓它在正確的軌道上運作 。
Human-in-the-loop (人機協作)：在全自動化的過程中，設置關鍵的「檢查點」。就像阿石雖然用 Agent 做圖，但最終選哪張圖出街，還是由他決定 。
實戰： 中小企或一人創業家如何善用AI代理
作為 一人創業家或中小企老闆，我們的優勢是什麼？
是「窮」和「快」。
阿石觀察到，香港的中小企因為租金和人力成本極高，被逼著要進化，所以對 AI 的使用反而比大企業快 。大企業（尤其是金融業）還在糾結那 1% 的錯誤率，還在堅持用 Copilot 這種為了安全而閹割功能的工具時 ，我們已經可以用最強的工具去跑了。
你的 2025 工具箱 (The Toolkit)
如果想從 Thinker 轉變成 Creator，阿石推薦了幾個現在就可以開始試的工具：
Deep Research (ChatGPT / Gemini)：
不要只用來聊天。用它來做 Brainstorming，讓它上網找資料比較商業模式 。這是最值得付費的功能。
Manus：
這是一個 Autonomous Agent。它不依賴 API，而是可以模擬人類點擊網頁。
阿石的用法：設定排程，每天自動去 LinkedIn Tag 人互動，完全不需要人工介入 。
Bolt.new / Replit：
不懂寫 Code？沒關係。
阿石自己用 Bolt 寫了一個 Bookkeeping App，甚至還串接了 Stripe 收款功能。從 MVP 到上線，幾天內搞定 。
這在以前，可能需要花幾萬塊請外包團隊做幾個月。
總結：天下武功，唯快不破
很多人還在觀望，覺得「我是不是太遲了？」
答案是：絕對不遲，但你要開始了 。
AI Agent 的概念在 2025 年才剛開始成形。現在的 Reasonling Model (如 DeepSeek R1) 才讓 Agent 變得真正可用 。
我們正處於一個「無限賽局」中。你的競爭對手可能已經在用 Agent 每天自動生成內容、自動處理報價單，而你還在手動 Key Excel。
Next Step：你可以做的一件事
不要被「數據安全」這種藉口嚇到而不去嘗試 。
本週挑戰：
挑選你工作流中一個「重複性」最高的任務（例如：整理每週新聞、回覆常見 Email）。
不要只用 ChatGPT 寫信。
試著去玩玩看 n8n 或 Manus，看能不能讓 AI 自動幫你完成 80% 的動作。
先追求 99% 的生產力提升，剩下的 1% 錯誤，我們用人腦來補 。
