故事的起點：當腦中的專業，卡在筆尖
在日常業務中，經常需要將複雜的資訊和專業判斷，彙整成清晰、有條理的報告以供決策。這不僅耗時，也考驗著如何將腦中的隱性知識有效文字化。
業務需求與動機
初始動機是希望將繁雜的業務需求分類，利用 AI 進行輔助，特別是希望能對提供給長官的資料有所幫助，例如會議內容的統整分析、法規彙整，以及業務報告的草擬。
「我想說有一些業務上有沒有可能，就是把它弄一些類別，然後我可以靠這個會出的那個機器人，就是幫我做相關的一個輔助。」
具體應用場景的痛點
在實際工作中，面臨多項挑戰，包括：
- 會議記錄統整：如何從大量的會議記錄中，快速辨識重點並進行歸納分析。
- 報告內容生成：如何快速產出符合需求、結構完整的報告初稿。
- 採購風險評估：在進行採購案評估時，如何系統性地找出所有潛在風險點，並提出具體改善建議，這需要大量的經驗與細膩的判斷。
「我就建了一個模型...請他幫我找有哪些風險的東西，那它列出來之後，我就會對上我工作檔的東西再塞給他，他就會幫我跑一遍。」
我的調教心法：四步驟，讓 AI 學會「像我一樣思考」
面對上述挑戰，並非直接要求 AI 產出最終結果，而是採用一套系統性的「AI Bot 孵化心法」，透過引導式互動，逐步將 AI 訓練成符合需求的專業助理。這個過程，恰好呼應了 AI 領域的「代理式 AI」(Agentic AI) 思維。
先給框架，再填血肉
先構思好報告或分析的大綱架構，將這個「骨架」提供給 AI，作為內容生成的指導方針。
明確定義場景與目標
清楚告知 AI 任務情境（如：給長官的風險評估報告）與最終目標，讓 AI 的產出更具針對性。
引導式互動，逐步修正
在 AI 產出初步內容後，逐一檢視並進行一對一指導修正，透過來回對話，將內容打磨至最佳狀態。
持續餵養，讓 AI 學習
不斷提供相關資料、修正產出，AI 會逐漸學習到使用者的偏好與思考模式，變得越來越聰明。
「我可能會先構思我的大的架構是什麼...給他一個大綱，然後我希望，我就會告訴他，我大概是什麼情境，我要做什麼，然後就請他先幫我塞東西進去，那他塞進去之後我就會看...不是的時候就會一個一個跟他對。」
實際成效：AI 不只是報告寫手，更是思考的放大器
此方法的核心價值在於，它並非簡單的指令與回應，而是建立了一種深度的人機協作模式。透過這套流程，帶來了顯著的效益：
- 效率提升：大幅縮短了從零開始構思報告、尋找風險點的時程。
- 品質優化：AI 能依據過往範例與指令，提出使用者可能忽略的潛在風險，使報告更全面。
- 知識轉化：成功將個人的專業經驗與判斷，透過與 AI 的互動，沉澱為結構化的文字與分析報告。
未來的預演：我們都將成為 AI 的「訓練師」
這個案例完美展示了如何將 AI 從一個「問答工具」提升為一個能夠共同學習與成長的「工作夥伴」。其核心不在於 AI 技術本身有多強大，而在於使用者如何透過聰明的方法與 AI 互動，引導它成為解決特定領域問題的專家。
「我有感覺我一直餵他東西，它就會慢慢知道我要。」
這種「持續餵養、逐步修正」的模式，正是 Agentic AI 的精髓。它強調 AI 能夠從互動中學習進化，自主規劃並執行多步驟任務。這不僅是一種工具的使用技巧，更是一種與 AI 共同進化、實現價值最大化的未來工作思維。