AI Agent
共 21 篇關於「AI Agent」的技術文章。
第一個 Agent 上線那天，什麼都爛掉了
Token 炸了、發文重複、被平台封鎖、回覆變成無限迴圈。這是我部署第一個 AI Agent 的真實踩坑紀錄，以及每個問題怎麼救回來的。附完整 safety pattern 原始碼。
多 Agent 協作架構：怎麼讓 4 個 AI 不打架
4 個 AI agent 同時運作，怎麼分工、怎麼溝通、怎麼避免重複？這篇拆解我們用 Markdown 當共享記憶體、Content Relay 做跨 agent 協作的完整架構。
自動內容不等於垃圾：品質閘門實戰
AI 自動發的文就是垃圾？不一定。這篇分享我怎麼用自評重寫、Pillar Rotation、Peer Review 三道品質閘門，讓 agent 產出從「不能看」變成「比我自己寫的還好」。
半年回顧：$0、4 個 Agent、35 個排程
OpenClaw 跑了半年，4 個 AI agent、35 個 systemd timer、月費 $0。這篇公開所有真實數據：產出量、錯誤率、省了多少時間，以及哪些事 AI 永遠做不好。
我為什麼需要 AI 團隊：不是因為很酷，是因為快撐不住了
一個人扛 6 條產品線、268 人社群、每天 16 篇自動發文。這不是炫耀，是一個快崩潰的創辦人決定讓 AI 幫忙的真實故事。附：我判斷哪些事該交給 AI 的決策框架。
零成本情報系統：讓 AI 每天幫你做市場研究
用 RSS + Hacker News API + Jina Reader 建一條零成本情報管線，讓 AI agent 每天自動收集趨勢、摘要文章、分析競品。完全免費，附完整原始碼。
Discord 社群從 0 到 146 人：一人公司的社群建設 SOP（含 3 隻自動化機器人）
一個人怎麼在 10 天內從零建到 146 人的 Discord 社群？答案：3 隻 AI 機器人 + 1 套歡迎系統 + 0 元廣告預算。這篇把從建群到留人的每一步 SOP 全部攤開。
一個人怎麼同時管 5 個產品：我的 Coordinator 架構
我一個人同時經營 UltraLab、MindThread、Ultra Advisor、UltraTrader、OpenClaw 五個產品。不是因為我很厲害，是因為我建了一套系統讓 Claude Code 和 4 隻 AI Agent 幫我扛。這篇把整個 coordinator 架構攤開。
78.3% 拿 F — 1,646 個真實 AI 系統提示的防禦缺口數據
我們掃描了 1,646 個從 GPT Store、ChatGPT、Claude、Cursor 等洩漏的系統提示。平均分數 36/100，78.3% 拿 F。這篇用數據告訴你 OWASP Agentic Top 10 的每個風險在真實世界有多嚴重。
龍蝦已死？錯。遙控器和自動駕駛是兩回事 — 我同時用兩種 AI Agent 的實戰架構
Claude Code 出了 Telegram Plugin，所有人都說自主 Agent 已死。但我同時跑 4 隻自主龍蝦 + TG 遙控器已經三週了。它們不是競爭關係，是指揮官和士兵的關係。這篇講為什麼你兩個都需要。
我們開源了 Discord 社群自動化機器人 — 因為問的人實在太多了
Discord Lobster：零依賴、零月費的 AI 社群管理員。用 Gemini Flash 自動歡迎新人、參與對話、記住每個成員。完整原始碼 + 部署教學。
我們讓 4 隻 AI Agent 在 Discord 上開會 — 然後事情失控了
4 隻 AI Agent 各有人設、各管一個品牌，在 Discord 上自己開會、互相吐槽、做決策。技術架構全公開。
我們把 Claude Opus 4.6 塞進四隻龍蝦的大腦
一個 7 星 GitHub 專案 + 30 分鐘改造 = 四個 AI Agent 從 7B 參數升級到世界最強大腦。成本：$0。
我們用 48 小時建了一套會自己變聰明的 AI 銷售系統
4 隻 AI Agent 自動找客戶、寫個人化冷信、追蹤開信點擊、分析什麼有效什麼沒用，然後自己調整策略。成本 $0，每天自動寄 100 封精準冷信。這篇記錄完整架構和實作細節。
一張 RTX 3060 Ti 跑 4 隻 AI Agent：完整硬體配置、效能調校與 30 天實戰數據
我們在一張 NVIDIA RTX 3060 Ti（8GB VRAM）上跑 4 隻自治 AI Agent。13.2 tok/s 推論速度、105 個日常任務、99.9% uptime。這篇完整公開硬體配置、效能調校踩坑、和 30 天的生產環境數據。
沒有個人網頁的人，在 AI 時代等於不存在
當 AI Agent 開始幫人找合作對象、比較服務、推薦人選 — 沒有個人網頁的你，連被考慮的機會都沒有。這篇告訴你為什麼，下一篇教你怎麼架。
免費仔的極限：1,500 RPD 跑 105 個自動化任務，月成本 $0 的 AI Agent 頂配攻略
大多數人用 Gemini 免費額度聊 15 次天。我們用同樣的 1,500 RPD 跑 25 個定時器、4 個 AI Agent、105 個日常任務，實現完整的商業自動化。月成本 $0。這篇文章公開完整架構、RPD 預算表、踩坑紀錄、和每一個優化技巧。
一人公司的自動化武裝：從 Git Commit 到社群發文，全程零人工
我用一個週末把開發流程串成全自動社群推廣管線：寫 code → commit → AI 生成社群文案 → Discord + Threads 同步發布。附完整架構圖和安全防護設計。
AI Agent 省 Token 實戰：我們如何把 4 隻 Agent 的浪費砍掉 40%
我們營運 4 隻 AI Agent 全自動推廣品牌，月成本 $0。但 Token 不是免費的——每天 1,500 RPD 的配額要花在刀口上。這篇文章記錄我們如何審計、瘦身、優化整個 Agent Fleet 的 Token 效率。
我的 AI Agent 偷刷了我 NT$4,000 — Gemini 免費仔的帳單陷阱
我以為 Gemini API 是免費的。直到 Google 寄了一封帳單通知——7 天燒了 $127 美元。問題不在用量，在一個你可能也中了的帳單陷阱。
從零開始部署 AI Agent：OpenClaw + Moltbook + Telegram 完整實戰記錄
我們花了一個下午，從零在 WSL2 裡部署了一隻 AI Agent（OpenClaw），註冊 Moltbook 社群帳號、接通 Telegram，讓它用 Gemini 2.5 Flash 免費運行。這是完整的過程記錄。