DotAI 共同創辦人及 CMO Jimmy Lau（劉泰麟）在 BRIM LAB 的 AI 實戰分享

很多人問 AI Agent，其實心裡想問的是：我公司而家咁忙，AI 到底可以幫我做哪一段工作？

問題通常不在於沒有 AI 帳戶，而在於大家仍然停留在對話框：問一條、答一條，做完便散。AI Chat 可以給你一個答案；AI Agent 則要把幾個步驟、資料、工具和做法串起來，幫你推進一段工作。

這次分享由 DotAI 共同創辦人及 CMO Jimmy Lau（劉泰麟） 主講，在華潤隆地旗下新啟用的共享辦公空間 BRIM LAB 舉行。BRIM LAB 啟用後首個活動安排 DotAI 做兩場免費 AI 實戰分享；空間是背景，重點是讓中小企知道，自己下一步可以怎樣開始。

為甚麼不一次過講完 AI Agent？

因為由「識得問 AI」到「AI 幫手做一段工作」，中間不是跳一步，而是一條路。第一場先由手機、小工具和日常問題開始；第二場才會走進公司場景，講資料、Skill 和 Agent 怎樣連起來。

對 OPC 和中小企而言，最難往往不是技術，而是太忙，沒有時間逐個研究工具，又不知道哪一件工作最值得先做。DotAI 的做法不是由一堆工具名稱開始，而是先做一件看得見、可以立即試的事，再把它慢慢變成可重用的工作能力。

DotAI 的五層 AI Agent 教學法

第一層 Level 1｜AI Chat（對話式 AI）：先由真正的問題開始

第一層是大家最熟悉的 AI Chat：在 Gemini App 或其他工具問問題，取得一份即時答案。這裡的基本能力叫 Prompting：不是背一大段指令，而是先講清楚你想解決甚麼。

現場由手機開始，因為手機已經可以處理很多即時小事：聽一段錄音、看一張圖片、整理散亂筆記。這類同時處理文字、聲音和影像的能力，可叫做 Multimodal AI（多模態 AI）。當大家由自己每天會遇到的問題開始，AI 才不會只是一個拿來聊天的工具。

這一層的目標很簡單：把「幫我做啲嘢」改成一個清楚問題。未講公司系統，先找到一件值得試的事。

第二層 Level 2｜AI Tool（AI 小工具）：由想法變成可以試的第一版

午餐輪盤就是現場的第一個例子。Jimmy 用手機的 App 和 Canva，把「今日食乜」做成一個簡單、可以即場玩的輪盤。

它看似只是好玩，實際上是 Rapid Prototyping（快速原型）：講清楚想要甚麼，先做第一版，然後真的試。改走其中一個午餐選項後，再看輪盤有沒有跟著更新。AI 生成了，不等於完成；可以試、可以改，才是開始把 AI 用成工具。

這一層特別適合忙碌的團隊：先用一個小題目建立手感，不必一開始便處理最複雜的公司問題。

第三層 Level 3｜AI Brief（任務定義）：讓 AI 反問你，再寫成 PRD

由小工具再行一步，關鍵不是「叫 AI 做得更多」，而是讓 AI 先知道誰會用、要解決甚麼、完成後應該長甚麼樣。

所以課堂會叫 AI 反問：這個工具給誰用？有甚麼玩法？要甚麼風格？甚麼情況算完成？這是一種 Requirement Elicitation（需求釐清）。很多人以為自己「唔識用 AI」，實際上只是需求仍然在腦裡。AI 能幫你把它問出來、寫下來，令下一次不用由零講起。

第四層 Level 4｜AI Workflow（工作流程）：由一次答案變成可重用做法

當一件事不只做一次，就要由單次答案變成 Workflow。現場其中一個示範，是把錄音和筆記交給 AI，先整理客人目標、建議方向和 Proposal 初稿。錄音未講過、未確認的內容先不要亂補；先把資料變成一份可以繼續工作的初稿。

另一個示範是把名片資料整理成 CSV，再準備放進跟進清單。這就是 Structured Data（結構化資料）：把原本散落的內容變成下一步可以接手的資料。

在這裡是想再走前一步的人可以探索的工具：例如更細緻地控制輸出格式、資料和小工具。先把一條工作由開始走到初稿，才值得談後面的擴展。

第五層 Level 5｜AI Agent（代理式 AI）：讓多個 Skill 接力完成一段工作

AI Chat 的本質是一問一答；AI Agent 的本質是 Agentic Workflow（代理式工作流程）。它不只產生文字，而是按目標，把資料整理、挑選適合的 Skill、使用工具，再交出下一步要用的結果。

現場以 AI Agent 作為 Lead Workflow 的例子：由名片讀取資料、整理聯絡人、找出疑似重複記錄，到草擬一段 WhatsApp welcome message。重點不是叫一個 Agent 做得愈多愈好，而是讓它在同一條流程裡，重複做好原本要人花時間整理的前段工作。

所以 AI Agent 和普通 AI 的分別，不是模型突然變聰明，而是你已經把做事方法拆成一個個可用的 Skill，並準備好它需要的知識、資料和工具。這也是由「用 AI」走到「讓 AI 幫你返工」的分水嶺。

如果你想為自己或團隊找出第一條值得導入的 AI 工作流程，歡迎 向 DotAI 查詢企業 AI 導入與培訓。

由一個午餐輪盤開始，不是因為 AI 只可以用來玩。是因為當人肯試、肯改、肯把做法留下來，AI 才開始有機會真正幫你返工。