今年 6 月，Yourator 在未來商務展舉辦了「AI 時代工作者職涯論壇」，邀請 iCHEF 共同創辦人 Spencer 到現場分享他對 AI Agent 發展的觀察和實戰經驗。這篇文章整理自 Spencer 當天的精彩分享內容。
Spencer 從 UCLA 心理臨床治療專案轉向科技創業的過程中，發現了一個重要觀點：科技最大的價值就是幫人們解決生活和工作上的難題。而最近兩年 AI Agent 的快速發展，正在給科技工作者帶來全新的機會。從大家熟悉的 ChatGPT 到現在的 AI Agent 工作模式，我們正站在一個重要的轉捩點上。如果你現在就開始學會跟 AI Agent 協作，未來在職場上絕對會比別人有優勢。這不只是換個工具那麼簡單，而是整個工作方式都要重新思考。
AI Agent 發展到哪個階段了？你跟上了嗎？
Spencer 提到，OpenAI 把 AI 改變工作方式的過程分成五個階段，搞清楚自己現在在哪一階段，對未來發展很重要。
第一階段：死板的客服機器人
最早的 AI，只能照流程回答問題，毫無彈性。很多人至今仍把 AI 停留在這個印象。
第二階段：ChatGPT 的理解力
進入 ChatGPT 時代，AI 能聽懂你在說什麼，甚至推測你的真正需求，這已經讓許多人覺得驚奇。
第三階段：AI Agent 的自動執行
AI 不再只是回覆，而是能按照目標，自行規劃並一步步完成任務。
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Cursor：幫工程師寫程式
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Winserf：自動操作網頁
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Cloud：雲端協作平台
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Genci：通用型任務助手
第四階段：AI 的自主創新
像 DeepMind、Sana AI 等公司的 AI，已能展開研究、提出全新解決方案，開始從「執行」邁向「創新」。
第五階段：AI 管理整間公司
最終的想像是讓 AI 協調人力、工具與資源，成為公司的「超級管理者」。雖然還有一段距離，但潛力令人期待。
Spencer 指出，目前多數專業人士還停留在第二、三階段之間，而提早擁抱 AI Agent 的人，已經在效率上大幅領先。
AI Agent 工作流程革命：從 Human-in-the-loop 到 Human-loop-in
工具設計的典範轉移正在改變我們與技術互動的方式，而這種變化對科技工作者的影響尤其深遠。
三種工作模式的演進
傳統的 Copiler 模式要求使用者提供極其詳細的指令描述，這種精準指令的藝術適合有經驗的技術工作者，但學習門檻相對較高。使用者必須非常仔細地說明每個執行細節，AI 才能正確完成任務。
Agentic Workflow 的出現帶來了革命性的改變。具備反思能力的 AI Agent 能夠連續執行多個步驟，並在過程中自動調整策略。它們模擬人類的思考過程，在執行任務時會考慮語氣和專業領域的特殊需求。這種工作流程能夠從人類所選擇的特定角度，產出更貼近人類需求的成果。
控制權的重新分配：效率革命的關鍵
最關鍵的轉變體現在控制權的重新分配上。傳統的 Human-in-the-loop 模式要求人類不斷確認和引導每一個步驟，就像逐步確認按鈕顏色是否變紅一樣繁瑣。這種模式雖然確保了準確性，但嚴重影響了工作效率。
新一代的 AI Agent 採用 Human-loop-in 模式，基於一個總目標自主連續執行所有步驟，人類只需在最終結果上確認和修改。這種轉變帶來的效率提升是驚人的，從今年三月開始，所有專業軟體開發者使用的工具都已轉向這種模式。
真實案例：Spencer 的 AI Agent 實驗
Spencer 非前端工程師背景的創辦人，透過 AI Agent 的協助完成了兩個令人矚目的產品開發案例：
- 有聲繪本產品採用 Human-in-the-loop 模式，花費 3-4 個月完成。整個開發過程包含故事概念發想、腳本創作、圖片生成、聲音融合等複雜步驟，展現了 AI Agent 在創意產業的應用潛力。
- Voice Cloning 網站則採用更先進的 Human-loop-in 模式，僅用 3-4 週就完成了針對 Podcast 主播的語音複製服務。這個產品需要整合前端、後端和模型部署等多元技術能力，證明了 AI Agent 在降低技術門檻方面的巨大潛力。
iCHEF 怎麼用 AI Agent 改變公司營運？
Spencer 也分享了 iCHEF 內部使用 AI Agent 的實際經驗。iCHEF 主要服務餐飲業，客戶大多不是科技背景，所以他們對 AI Agent 的應用有很獨特的見解。
拍個照就能分析菜單，業務新手秒變專家
以前要分析客戶的菜單，業務人員需要很多餐飲業知識和數據分析能力，新人要培訓很久才上手。現在 iCHEF 做了一個菜單分析 AI Agent，超級實用。
業務只要用手機拍個菜單照片，AI 就會自動幫你分析，還會給出具體建議：
- 哪些菜價格可以調高一點
- 怎麼搭配菜色可以讓客人點更多
- 如何提高平均消費金額
Spencer 說這個工具不只幫客戶搞懂自己的生意，也變成業務人員最好用的銷售工具。新人用了這個，很快就能跟資深同事一樣專業。
CRM 系統變聰明了，用講的就能找資料
餐飲業的客戶資訊超級複雜，以前要在 CRM 系統找個資料，常常找半天找不到。iCHEF 就把 AI Agent 整合進去，現在可以用自然語言來查詢。
比如你可以直接問：「上個月賣最好的那家火鍋店，他們的招牌菜是什麼？」AI 會自動整合菜單內容、銷售數據、還有業務的訪談記錄，直接給你答案。這樣業務人員就能更快了解客戶，提供更好的服務。
最酷的應用：讓 AI 代替你操作老舊系統
很多公司都有一個頭痛的問題：一堆老舊的系統和紙本資料，要全部換新系統成本太高，不換又很麻煩。Spencer 他們想出了一個聰明的解決方法。
他們讓 AI Agent 當這些老系統的「代理人」。你用自然語言告訴 AI 要做什麼，它就會自己去操作那些老舊的網頁介面。最誇張的例子是調整客戶合約，以前要花 10-20 分鐘的工作，現在 30 秒就搞定了！
Spencer 解釋說，現在的 AI Agent 已經可以像人一樣「看到」螢幕畫面，然後自己點擊、填寫表格，做所有人類能做的操作。這讓很多公司不用花大錢重建系統，就能享受數位化的好處。
AI Agent 時代帶來的重要啟發
一、資深經驗變得更值錢了
這點很有趣，Spencer 發現 AI Agent 對那些有完整專案經驗的資深工程師和產品經理特別有幫助。為什麼？因為這些人知道一個專案從開始到結束會遇到什麼問題，所以他們更懂得怎麼指揮 AI Agent 做事。
即使你在某些技術上不是專家（比如不會前端設計），也可以靠 AI Agent 的協助做出不錯的成果。「指揮 AI」正在變成一種新的核心能力，而且跨領域的技能變得越來越重要。隨著 AI Agent 越來越聰明，工作成果的品質也在不斷提升，從 60 分慢慢進步到 70 分、80 分。
二、學習方式要調整了
以前我們學技術，都是想要把每個細節都搞懂。但在 AI Agent 時代，更重要的是學會怎麼跟 AI 合作。重點應該放在：
- 怎麼設定明確的目標
- 如何驗證結果是不是符合需求
- 持續關注最新的 AI Agent 工具發展
三、創業門檻大幅降低
Spencer 的親身經驗證明，AI Agent 讓個人或小團隊也能完成以前需要大團隊才能做的複雜產品。技能的邊界變得模糊了，這對想要創新、想要創業的人來說，是一個絕佳的機會。想要馬上開始改變，Spencer 建議可以先從試用 Cursor、Claude 這些 AI Agent 工具開始，練習把複雜的任務分解成 AI 能理解的明確目標，並且要持續關注你所在行業的 AI Agent 應用案例。Spencer 最後強調，AI Agent 不是要取代我們這些科技工作者，而是要改變我們的工作方式。現在開始學會這項能力的人，未來在職場上絕對會比別人有優勢。
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