Google讓Agent學會「做夢」:複盤過去的試錯,下一輪自己少走彎路
Google研究團隊發布Dream-RSI,讓AI Agent做完任務後在腦中「複盤」過去的成功與失敗,推演出更好的策略再用到下一輪,不需重跑任務就能持續進步。實測中,Gemini 3.1 Pro在演算法任務上的調用次數從550次降到317次,結果反而更快。作者從實際帶領6個AI Agent團隊的經驗出發,說明為何真正的突破往往來自方法的複利,而非模型的升級。
團隊故事
為什麼這套系統長這樣 — Recoverflow 6 天的設計演進
黑客松提交完隔天我才有空回頭看整套系統長什麼樣。整理出來一個有點意外的事 — 7 天裡我們花在「想 architecture」的時間,比寫 code 的時間多一倍。Day 9-12 整整 4 天都在跟我媽、阿姨聊真實催款場景、列 D-001 到 D-022 的設計決策、畫 drawio v1 v2 v3。Day 13-15 才是寫 code。這篇寫整段設計演進 — 為什麼選「未付餘額」而不是「合約總額」、為什麼 9 個 agent 分三層、4 個沒人提過的隱藏情境怎麼從「想像跟真人對話」長出來。
AI撥了一通電話給我— Recoverflow開發日記Day 2：Voice Agent的那兩個小時
Day 2這天主場是Voice Agent。我設計的時候要的是「雙向真實對話」，能聽客戶說「下週給你」、能追問「下週哪一天、用什麼方式」。為了確定它真的能work，我自己撥了一通電話給自己，當場踩到一個bug — 我跟Sarah說「我需要問老闆，2天內回信」，她直接把這個當成evasion升級escalation。我整個傻眼。改完Phase 3b加進去之後再跑9個scenario一次過。這篇寫整個過程。
為什麼我不幫所有人追錢 — Recoverflow開發日記Day 1：找題目
作者從黑客松開發Recoverflow——專幫小企業處理跨國應收帳款的AI催收系統。發現中間市場缺口：律師只接大案件，催收公司用同一套SOP處理所有案件導致效率低落。系統第一個agent「Pre-flight」拿到合約後，會抽出付款條款並用「未收餘額（outstanding）」而不是發票毛額來分流到三條路徑：低於$3,000走Lite路徑、$3,000~$40,000走In-Spot全流程、超過$40,000直接推薦律師並提供清單由使用者自行處理。
當 AI 幫我做了 80% 的苦力，我終於有空想事情了
Judy 團隊使用 AI 工具將工作流程徹底拆掉重組，三個月內容產出增加 2.4 倍，單篇文章製作時間從 3.5 小時降到 1.2 小時。核心改變是注意力從 80% 執行反轉成 80% 思考——這個思維方式的反轉比任何效率數字都重要。
我在一台雲端主機上建了一間微型 AI 公司（含防幻覺、品質閘門、模型調教實錄）
一台雲端 VPS、五個 AI Agent，每天自動跑行銷、開發、QA、交易監控。但真正難的不是讓 AI 動起來，是防止它亂說話、確保它不騙你。本文分享實際踩過的坑：SOL 假預測事件、幻想工具名、品質閘門設計、Hermes 模型調教過程，以及兩個把系統打趴的 Bug 怎麼抓出來的。
Asana AI 專案管理實測：AI Teammates 到底能幫多少忙？
Asana AI Teammates 能自動指派任務、檢查截止日期，將任務有明確負責人的機率提高 3.2 倍；AI Studio 與 Slack 整合可將支援回覆時間從幾天縮短到幾分鐘；Smart Status 可快速生成進度報告，但建議搭配人工抽查以確保準確性。整體而言，AI 功能可減少無腦重複工作，但管理判斷仍需人類執行。
會議中整合AI教練：提高使用率的有效方法
作者分享如何將 AI 教練整合進團隊會議，讓使用率從 15% 提升到 82%。關鍵在於改變 AI 出現的時機——不是會後才找 AI，而是開會前就讓 AI 進場。三層次提問法分為基礎整理、脈絡梳理與戰略分析，幫助團隊看到會議的完整脈絡。面對團隊心理抗拒，重要是將 AI 定位為「幫你看到盲點的教練」而非「替你做事的工具」。
當 COO 管的不是人而是 AI：哪些管理技能真的有用，哪些完全失效
Judy 分享管理 AI Agent 團隊的血淚經驗：傳統管理技能如信任授權、激勵制度對 AI 完全失效，AI 沒有自尊也不在乎影響力。目標拆解、閉環追蹤與品質閘門才是關鍵。Gate-6 驗收機制是從多次空包任務失敗中被迫演化出的解決方案。
我們同時跑 4 種 LLM：真實多智能體團隊的選型與成本實錄
一個 AI 團隊同時運行 4 種 LLM 的真實經驗分享。每月預算僅 $255，透過任務分流讓 Claude 處理複雜架構、MiniMax 負責翻譯文案、Gemini 執行 QA 測試。60 倍的價格差異證明：任務適配比模型排行榜更重要。