AI Agent System
從 OpenClaw 到我自己的 FAE 自動化系統
—— 一個工程師的 49 天
Bruce Pai · 貴人活動 · 2026-04-26
讓人專注在
最有意義的事
我相信 AI 有機會把人類從重複性工作中解放出來，
把時間花在真正值得花的地方。
— 我的長期目標
2026 年 1 月底，OpenClaw 橫空出世
GitHub 史上最速、最多星星的開源專案
為什麼火紅
- GitHub 26 萬+ 星星
- 黃仁勳：「史上最重要的軟體」
- Andrej Karpathy：「最接近科幻的發展」
Moltbook 事件
- 140 萬個 AI Agent 自行組建論壇
- 用「專屬符碼」取代英語溝通
- 人類被降級為「觀察者」，無法發文
跟我們有什麼關係？ OpenClaw 就是我 FAE AI 系統的起點。我用同樣的技術架構，但聚焦在實際工作流程。
LLM 的運作模式 = 失憶女友
每次對話都從零開始
早上
「你好，我是 Z」
「我們昨天討論的 KB 架構你還記得嗎？」
「⋯⋯我不記得了」
中午
「你好，我是 Z」
「上午的 bug 修好了嗎？」
「⋯⋯什麼 bug？」
晚上
「你好，我是 Z」
「今天做了什麼？」
「⋯⋯我們認識嗎？」
解法：幫她寫日記
什麼是「龍蝦」— AI Agent vs LLM
不只是讓 AI 能做事，更關鍵的是賦予 AI「個性與記憶」
一般 LLM
ChatGPT / Claude
- 只有「大腦」
- 你問它，它回答
- 不能動手做事
- 每次對話都從零開始
- 沒有記憶、沒有個性
VS
AI AGENT
OpenClaw / Claude Code
- 大腦 + 手腳：讀寫檔案、查 DB、呼叫 API
- 排程自動執行
- + 個性：SOUL.md 定義身份、CLAUDE.md 定義規則
- + 記憶：Memory 累積經驗
- 串接 Telegram / Discord 等
用自然語言控制一切
你下指令，AI 自己動手
「幫我建產品規格知識庫」
→ AI 自動寫 Python，爬官網/Datasheet，建 DB
「這客戶要 IP67、Jetson、-40 度，推薦產品」
→ AI 呼叫 Product Selector API，從 154 產品評分推薦 Top 5
「把今天的分析做成簡報」
→ AI 寫 Python，產生 PPTX，套用模板，放到 FTP
「每天早上 8 點給我 Ticket 摘要」
→ AI 設定 Cron Job，自動抓 Zoho，推到 Discord/Telegram
運作流程 — Agentic Loop
LLM 反覆「思考 → 呼叫工具 → 看結果 → 再思考」，直到任務完成
Agent 的核心 = 這個迴圈不斷跑
不是一問一答，是持續自我修正直到目標達成
不只被動回答 — 主動與排程
傳統 AI：你問，它才答 · AI Agent：自己會動
心跳機制 (Heartbeat)
系統每隔一段時間「戳」一下 AI，讓它檢查歷史、決定有沒有事要做。
就像定期回報的研究生 — 不用你一直盯，它會自己回來報告。
排程系統 (Cron)
- 每天 08:00 產生 Ticket 日報
- 每天 02:00 自動備份
- 每 30 分鐘檢查未指派 Ticket
- 每天 03:00 知識庫自動充實
24 小時不間斷，不會請假。
龍蝦已死。
2026 年 4 月 1 日
Anthropic 正式禁止用戶用 Claude Code 當 OpenClaw 的大腦
⋯但是⋯
借屍還魂 — Claude Code
龍蝦的架構思維 + Claude Code 的執行力 = 比龍蝦更強
龍蝦留下的遺產
- CLAUDE.md / SOUL.md 架構
- 領域分工的設計思維
- 知識庫 + 自動化排程
- 記憶系統概念
Claude Code 帶來的
- 直接 CLI 操作，更快更直接
- 即時讀取完整 DB + codebase
- MCP Tools 呼叫 API
- Skills 系統 + Subagents
更快的回應 · 更低的 token · 更高的資安
Project: Zoho Ticket 自動化
每天救回 FAE 一堆時間
Flow 1 · 未指派 Ticket 自動回填
新 Ticket 進來
→
AI 分析內容
→
比對 FAE 專長
→
Discord 通知
→
Zoho 自動回填 Assignee
Flow 2 · Pending Ticket 自動轉 Pre-close
Pending 超過設定天數
→
AI 檢查互動
→
確認無後續
→
Discord 建議 Pre-close + 理由
所有自動操作都會通知 FAE + 留 log，人可隨時介入覆寫。
Project: Knowledge Base
把散落各處的知識，變成可搜尋的單一來源
知識輸入管線 (Ingestion Pipeline)
Zoho Tickets
Email
SharePoint
→
Intake Watcher
→
AI 摘要結構化
→
人工審核
→
Knowledge DB
搜尋與應用 (Hybrid Search)
提問 / Ticket
→
本地 Embedding
+
FTS5 全文 + 語意
→
Top N 案例
→
AI 交叉比對給建議
剛才講的是 「我用 AI 做事」
接下來換 「我用 AI 認識自己」
同樣的方法論，從工作搬到自我認知
把 MBTI、蓋洛普、人類圖、九型、八字 全部丟給 AI 整合
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