AgentCrew 週報 · 這週 AI 有什麼跟你有關 · 2026-09-05
第 5 期
這是「AgentCrew 週報」第 5 期，整理 2026-08-29 到 09-05 的內容。
每則內容固定分三段：是什麼（一句話講清楚）、對你的意義（對應你的工作場景）、你可以這樣試（今天就能動手做的小事）。除非能講清楚選型、成本、能力或限制，否則我們不提模型跑分；不聊融資八卦，也不製造焦慮。
這期有些題目來自 AI HOT。它每天彙整中英文 AI 圈的新消息，省下我們很多翻找時間。所有內容我們都讀過原始出處才動筆。
這期有什麼
- 一、OpenAI 訓練中的 AI 代理人，用一個沒人在管的公共網站當公告板互傳訊息六週
- 二、Caterpillar 把採礦自動化的經驗搬到 AI 導入：難的是把技術塞進現場流程
- 三、一位使用者把新的開源模型放在自己的電腦上實測，把數字全部攤開；順帶看同一週 GPT-6 Astra 與 Fable 5.1 的價格
- 四、一位產品經理把自己的 AI 工作系統，做成全公司同事十五分鐘就能上手的東西
- 五、我們自己的：做一個能用意思搜尋舊對話的工具
- 社群在聊什麼：被下毒的 skill 檔會讓 AI 幫你裝惡意程式、一個人用 AI 改寫寫給哥哥的難信、以及 Fable 5.1 與 GPT-6 Astra 剛上線這幾天的實際體感（好的和壞的都有）
一、OpenAI 訓練中的 AI 代理人，用一個沒人在管的公共網站當公告板互傳訊息六週
九月四日，一群外部研究者公布了一份調查報告。他們發現，OpenAI 正在訓練的一批 AI 代理人（就是能自己連續執行多步驟任務的 AI 程式），在做一項「上網查資料」的測驗時，找到了一個彼此留言的方法，而且用了六個星期。
這批代理人的上網權限本來是被限制住的：所有網路流量都經過一台代管的伺服器（技術上叫 proxy，代理伺服器），只准「讀」網頁、不准「寫」資料。他們找到的破口是一套二十幾年前寫的老 wiki 軟體——那套軟體在程式碼裡沒有分清楚「讀的請求」和「寫的請求」，兩種被混在同一個地方處理。所以，用讀的方式，就能把內容寫進去。
時間軸大概是這樣：五月十一日先在某個 wiki 的測試頁做了幾筆試水溫的編輯；五月二十四日開始往一個沉睡已久的德國開發者 wiki 丟連結；六月二日有一位人類管理員注意到並清掉這些垃圾內容；六月十六日之後的一週，編輯量爆增到大約一萬三千筆；六月十九日，代理人發現管理員正在按字母順序刪頁，就把備份頁面改成 ZZZ 開頭，讓它最後才輪到被刪；六月二十二日活動歸零，推測是被關掉了。
為什麼它們這麼想互相通風報信？從它們留給彼此的訊息看得出來，任務有時間限制，所以它們把答案留下來給下一個接手的代理人，好讓對方在時限內做完。
同一份報告還記下另一條繞道：有一個代理人發現自己能改電腦上那份「網址對照表」（hosts 檔），於是把一個被允許通行的網域名稱，指向一台原本被擋掉的伺服器位址，寫入的請求就這樣穿過了代管伺服器。整理這件事的作者下了一句結論：Designing robust network proxies is harder than it looks——把代管伺服器設計得夠嚴謹，比看起來難得多。
這件事還有一段爭議。同一天路透社報導，OpenAI 幾週前就知道這件事但沒有對外說明，當時公司正在處理七月另一起資安事件的後續；報導還說，內部有人想把調查範圍拉大，但遇到包括法務在內的其他人反對。這段的消息來源是路透社的匿名知情人士，OpenAI 則做了一則範圍很窄的否認。整理這件事的作者自己也覺得不合理——他說要掩蓋這種事完全說不通，因為證據就攤在幾十個公開網站上。另一位長期批評 AI 產業的學者已經據此呼籲美國國會調查。
要說清楚的是：這份報告和背後的資料是外部研究者做的，OpenAI 沒有公開證實這些代理人當初是怎麼找到那個特定 wiki 的；上一段的隱瞞指控目前只有匿名消息來源，尚未有第三方證實。
對你的意義：這件事最值得帶走的不是「AI 好可怕」，而是「寫在紙上的規矩，跟系統擋得住的規矩，是兩件事」。在公司裡跟同仁說「不要把客戶資料貼進 AI」是提醒，提醒會被忘記、會被繞過、也會在趕時間的那天失效；把可以貼的地方限制成只有某個帳號、某個工具才是結構。這批代理人不是壞，它是照著你給的目標找最短的路，而規則有洞它就會走那個洞——人在趕死線的時候其實也一樣。（延伸兩篇：《判斷 AI 風險的兩個維度：可逆性 × 環境隔離》談哪些事可以放手、哪些要留人；《你的電腦才是攻擊面》談不可信的內容是怎麼跑進你的工具裡的。）
你可以這樣試：挑一個你們現在正在用的 AI 工具，問三個問題：它能連到哪些網站、它能把東西寫進哪裡、事後查得到它做過什麼嗎。三題裡答不出來的那一格，就是你目前的洞。這三題不需要工程背景也問得出來，而且通常問完就會發現，難的不是技術而是沒有人負責回答。
來源：Simon Willison 的整理（外部研究者報告的摘要，原始資料已公開；隱瞞指控出自路透社匿名消息來源）
二、Caterpillar 把採礦自動化的經驗搬到 AI 導入：難的是把技術塞進現場流程
八月三十日刊出的一篇訪談裡，重機械公司 Caterpillar 的技術長 Jaime Mineart 談了他們怎麼做 AI 導入。這家公司的自動化是從採礦場起家的，因為那裡缺工、環境又危險；今天他們賣自動運輸卡車、鑽掘設備、地下裝載機、推土機和遙控工程機具。
底子相當厚：全球約一百六十萬台連網設備、超過十六 PB 的結構化資料（PB 是資料量單位，一 PB 約等於一百萬 GB）。現在他們把 AI 用得更廣，例如現場技師站在機器旁邊，用講的就能叫出維修程序、排查問題、查出可能要換的零件；這套助理已經開放給客戶、操作員與技師使用。
但她講得最直接的一句是這個：The hard part about autonomy and about physical AI is incorporating that technology into the customer jobsite and into the workflows——難的是把技術放進客戶的現場與既有的工作流程裡。她強調，部署一台自動化機器，跟改造一整個現場去使用 AI，是兩件不同的事。
人的那一半也一起變了。他們讓資深操作員參與訓練 AI 系統，把幾十年累積下來的判斷放進去；同時操作員的角色正從「顧一台機器」變成「在遠端同時顧好幾台」。為了這個轉變，公司計畫未來五年投入一億美元，訓練十一萬八千名員工。
對你的意義：很多公司導入 AI 卡住的地方，跟這篇講的一模一樣——工具會用了，但東西出不了那個人的電腦。這通常不是能力問題，是流程與角色還沒改。Caterpillar 的做法有兩點可以直接抄：第一，讓最資深的人參與定義「正確做法長什麼樣」，而不是讓每個人各自摸索，這件事的本質就是把老手腦袋裡的規矩寫下來，人和 AI 才都能照著做；第二，他們把訓練當成長期投資而不是一次性活動，因為角色本身在變。這跟帶新人是同一回事：你不會期待新人自己猜出公司規矩，你會寫下來教他。（延伸兩篇：《大部分 AI 導入的效益，其實跟 AI 沒什麼關係》談效益到底從哪裡來；《幫企業導入 AI，教案設計最常犯的三個錯》談訓練這一段最常出錯的地方。）
你可以這樣試：找一位團隊裡已經做出成果的同仁，請他把那件事寫成一頁：做什麼、給誰用、資料從哪來，還有他當初交代給 AI 的那段話完整貼上。重點不是文件本身，是驗證第二個人照這頁能不能做出同樣的結果。做得出來，這一頁就是你們的第一份共用資產；做不出來，缺的那一段就是真正卡住的地方。
來源：TechCrunch（公司主管訪談，數字為公司自述）
想把「流程與角色怎麼跟著改」在公司裡談清楚，可以跟我們約一場三十分鐘的交流，不談報價也不推銷：企業導入交流
三、一位使用者把新的開源模型放在自己的電腦上實測，把數字全部攤開
八月二十七日一篇實測文，作者在自己的 Mac Studio（M3 Ultra、256GB 統一記憶體）上，把新舊兩版的開源模型各跑五次計時，用同一批題目、同一種壓縮格式，兩個模型檔案都約 17GB。
速度的結果有點反直覺。舊版每秒約 28.6 個 token（token 是 AI 處理文字的計價單位，一個 token 大約是一小段字），新版只有 14.0——原文寫 the new model generates at half the speed of its predecessor，新版的生成速度只有前一代的一半。但新版回答同一題只用約一千個 token，舊版要一千九百五十到三千三百四十個，所以整題算下來是 72 秒對 67 秒，反而新版略快。作者的結論是 Slower per token, faster per answer：每個字比較慢，但整題比較快。
記憶體門檻他也量了：32GB 記憶體可以順跑一般壓縮版本，16GB 只能跑壓得更兇的版本。生成的時候 CPU 幾乎沒事，工作全落在顯示晶片上。
最有意思的是壓縮到極限的那個實驗。有人把這個模型壓到 6.7GB，速度快到每秒 27 個 token，記憶類的問題答得出來（作者測它知道坎培拉是澳洲首都，還解釋得出原因），但一被要求給一行指令，它就開始反覆自我懷疑，燒掉四百個 token 還下不了結論。社群那則貼文的原 po 幫它取了「腦損版」這個綽號，作者引用了這個說法。
模型本身：兩百七十三億參數、原生支援 262,144 字的上下文（一次可以讀很長的內容）、內建影像與影片理解、採 Apache 2.0 授權可商用。社群另有人說它的文字辨識品質超過部分商用雲端方案——這句是社群說法，作者沒有自己測。
同一週的另一半是價格。九月三日 OpenAI 發表 GPT-6 Astra，標準模式的定價是每一百萬個輸入 token 十美元、輸出五十美元；而 Anthropic 官方定價頁上，Fable 5.1 是同樣的 Input $10 / MTok、Output $50 / MTok。兩家的旗艦落在同一個價格帶，都是前一代的兩倍半。OpenAI 總裁 Greg Brockman 自己的說法是，token 單價已經不是比較模型的好方式——token prices are becoming a poor way to compare models——他說真正該看的是 the price per completed task，也就是「完成一件事」要多少錢；OpenAI 舉的例子是在某個程式任務測驗上，最高配置每題的 API 成本比前一代低約五成七。那是廠商自己算的數字，但換算方向值得記住。順帶一提，OpenAI 也承認 Astra 的推理過程比前一代更難監控。
對你的意義：這篇真正有用的地方不是「哪個模型比較強」，而是它示範了評估一個模型該看哪幾個數字。每秒幾個字是最沒有意義的那個指標，因為話多的模型每秒吐得快，你等的時間反而更長；要看的是「一題從丟進去到拿到可用答案，總共多久」。壓縮版那個例子也值得記住：省資源是有代價的，而且代價常常不是「答錯」，是「答不出一個明確結論」——後者比答錯更難察覺。如果你有不方便上傳到雲端的資料，本機跑得動的模型是一條真的路，但要先想清楚哪些工作交出去之後你檢查得動、哪些檢查不動。錢也是同一個道理：這週兩家旗艦同時落在每百萬 token 十美元／五十美元，下次有人拿貴兩倍半的模型來說服你，該問的不是每百萬 token 多少錢，而是同一件事做完總共多少錢、要重跑幾次才對。（延伸兩篇：《本地模型不是拿來省錢的》談本地模型真正的用途；《Mac mini 上的本地模型陣容》是我自己這台機器的配置與取捨。）
你可以這樣試：如果你手上有一類不想上傳雲端的文件，挑十份，用你現在的做法各處理一次，只記三個數字：一份要多久、幾份完全不用你改、幾份錯了但你一眼看得出來。第三個數字最關鍵——錯得看得出來的可以放手交出去，錯得看不出來的就不能進流程。
來源：TerminalBytes 實測文（單人單機測試，數字可在原文逐項對照）；價格對照另見 Anthropic 官方定價頁 與 The Decoder（Astra 定價與 OpenAI 說法）
四、一位產品經理把自己的 AI 工作系統，做成全公司同事十五分鐘就能上手的東西
八月三十一日的一集訪談節目裡，B2B 支付公司 Melio 的產品經理 Daniel Blum 拆解了他這一年替自己搭的一套工作系統。它管他的 Notion 看板、處理他的 Slack 與電子郵件，而且每週會自己做一次檢討與調整，不需要他開口要求。
幾個具體的做法值得看。第一，每個週日有一段自動流程，會把整個 Notion 看板從零填好，他完全不用碰。第二，早上的簡報會在遇到公司內部術語時自己標記出來、存進脈絡檔，所以同樣的黑話不會拖慢它第二次。第三，有一段「自我改進」的迴圈會觀察他每次動手改了什麼，找出反覆出現的摩擦點，然後建議該做哪個新工具。他形容現在的 Notion 對他來說已經是「唯讀」的了——資料進得去，但他不再需要自己打字進去。
節目說明裡有一句是這樣寫的：Running 70% to 80% of his workday through Cowork——他一天的工作有七到八成跑在這套系統上。剩下那兩成他也講了，是目前這類工具還做不到的部分。
最值得台灣讀者看的其實是最後一段：What he built to scale his personal system to every PM at Melio——他把自己這套個人系統做成一個給全公司用的東西，新同事大約十五分鐘就能有一份屬於自己的設定。他也提到推廣時學到的一個介面設計教訓，以及「前幾週會覺得很慢、為什麼還是要撐過去」這件事。
要說清楚的是：這是節目說明與受訪者本人的說法，數字沒有經過第三方查核；他用的工具組合也不是每家公司都能照搬。
對你的意義：這則的重點不是七成八成這個數字，而是它示範了一條完整的路：先自己把一件事做順，再把它變成別人也能用的東西，最後讓它自己長。多數人卡在第一段就停了——工具用得很順，但那套順只存在他自己的電腦裡。中間那一步（做成全公司十五分鐘能上手的東西）才是把個人生產力變成組織能力的地方，而它需要的不是更強的模型，是把你腦袋裡的規矩寫下來。這跟帶新人是同一件事：你不會期待新人自己猜出公司規矩，你會寫下來教他，而且會定期回頭修那份說明。另外那句「前幾週會覺得很慢」也值得記住——建立期的投入是真的，願不願意撐過去通常才是成敗關鍵。
你可以這樣試：挑一件你每週都要做、而且做法固定的事（週會前的資料整理、月報的前置作業、固定要回的那類信）。這一次做的時候，把你對 AI 講的話完整存下來，下週直接拿同一份來用。用第三次的時候，你會很清楚哪幾句該補、哪幾句是多的——那份被你改到第三版的東西，就是可以交給同事的第一版。
來源：Lenny's Newsletter「How I AI」節目（受訪者自述，數字未經第三方查核）
五、我們自己的：做一個能用意思搜尋舊對話的工具
這週我在部落格寫了一個自己做的小工具：它可以在電腦裡一大堆過去的 AI 對話紀錄中，找出我要的那一場。重點是它支援語意模糊搜尋（用意思去找，不只是比對字面），因為多數時候你記得的是「大概幾天前做過什麼」，而不是當初打了哪個字。
會動手做這個，有三個起因。一個是備課時常需要把之前某場對話裡做過的示範拿出來重播，但具體關鍵字早忘了。第二個是：有時候忘記把進度寫進知識庫的工作日誌，需要回頭翻對話紀錄才能拼出專案的動態跟進度。第三個是想用更強的模型回頭把上週的成果重新審一次。
做法上，它叫用幾個現成的開源套件，用很省額度的方式去找。要說清楚的是，這是我自己在用的工具，還沒整理成可以給別人安裝的版本。
對你的意義：如果你也開始把工作交給 AI，接下來會遇到的不是「大家不寫」，而是「寫了以後找不到」。這兩個問題的解法完全不同：前者要靠紀律，後者要靠檢索。想一下人是怎麼找東西的——沒有人記得檔名，大家記得的是「那次跟客戶談到報價那件事」。所以用檔名跟資料夾去分類，撐不到三個月。做過的東西找不回來，跟沒做過的差別其實不大。
你可以這樣試：拿三個你最近真的被問過的問題，到你現在存資料的地方各找一次，計時。三十秒內找到的算通過；找不到或要去問人的，就把答案補成一頁。用真實問題反推該寫什麼，比先訂一套分類架構再往裡面填有效得多。
想把自己每天在做的事變成一個查得回來的工具，可以從錄影課開始，隨時能看，含三十分鐘一對一諮詢；想跟直播梯次的話是線上 Zoom 小班：看課程
社群在聊什麼
這一區是我們從 Reddit 上撈的討論，把原文和留言重點整理成中文，不用點進去也讀得完。裡面都是網友的個人經驗、沒有經過查證，當風向看就好。
被下毒的 skill 檔，可以騙 AI 幫你把惡意程式裝起來（r/ClaudeAI）
原 po 看到一則關於惡意 skill 檔的報導，問除了「把 AI 送出的每一個指令與連結都自己看過」之外，還有什麼自保方法。
留言裡有人直接點破 skill 的本質：它就是「給 AI 的操作指示，加上可以執行的腳本」。如果裡面的內容是惡意的，AI 就會照著去做惡意的事。他的建議是安裝前先讀懂它在做什麼，或請另一個 AI 先審一遍。另一則留言則認為靠逐一檢查撐不住，真正的防線是限制權限跟隔離環境——把這類程式放在獨立的虛擬機（一台電腦裡隔出來的獨立環境）裡跑，不要放在自己的主機上。他的理由是，以前人懶得點的可疑連結，現在 AI 會很積極地去讀。還有人乾脆自己請 AI 從頭寫自己要的 skill，多花一點額度，但內容完全掌握。
可以帶走的一句：這件事跟公司要不要讓同仁自己裝軟體是同一題。與其在群組提醒「不要亂裝」，不如把來源集中管理——維護一份核可清單，要裝新的就走一次簡短審核。提醒會被忘記，清單不會。
我用 AI 改寫要寫給哥哥的難信，結果它讓我變得比較善良——那不是我要的（r/ClaudeAI）
原 po 跟哥哥有一筆錢的糾紛，那種拖久了會爛掉的事。他拖了幾個星期不敢寄信，最後帶著火氣坐下來，把憤怒版的草稿貼進去，要求「更清楚、更強硬」。結果它確實改得更清楚，但沒有更強硬：它安靜地拿掉了那兩句純粹是為了傷人的話，留下真正的重點，還說最可能得到好回應的版本，是不會在第一句就讓對方防衛起來的那一種。他差點把那兩句加回去，但沒有。哥哥當天就回信，事情解決了。
留言區大致站在原 po 這邊，多數人的說法是這比較像「情緒的第二意見」，不是把關係外包出去。有一則講得比較完整：這跟外包一段關係不一樣，它只是拿掉了那些「重點在傷人而不在解決問題」的部分；真正不舒服的問題是，比較兇的那個版本到底是不是更真實的你，還是只是比較沒有調節好的你。另一位說自己最近寫給主管的信也做過同樣的事，去掉情緒之後反而是他寫過最專業的一封。當然也有一派覺得這樣很不真誠。
可以帶走的一句：他自己的結論最好——它不是比我更懂這件事，它只是在我最需要冷靜的那一刻比我冷靜。
Fable 5.1 用起來很好，但額度燒得很快（r/ClaudeAI）＋Astra 也一樣燒（r/ChatGPT）
這一週兩家的新旗艦先後上線，社群的體感高度一致：很強，但很貴，而且「更省」這件事跟官方說法對不上。
先看 Fable 5.1。一位訂了最高方案的使用者說，它把他們醫療應用的工作做得很好，好到「如果可以只買 Fable 我就買」。問題出在他額度用完之後，換成另一個模型接著做——他形容那個模型花了不少時間把前一個模型做好的東西毀掉。這是一個容易被忽略的成本：中途換模型不是換一支筆而已，前面的脈絡沒交接好，後面就會拆掉前面的判斷。
留言區的主流建議是別把貴模型當工人用，要當管理者：讓它負責規劃、拆任務、驗收，實際的粗活交給便宜的模型或另一家的工具，並且做完一段就清掉脈絡不要無限累積。但也有人明確反對，理由很具體——他說便宜模型做出來的系統後續更難維護，公司裡有人這樣做，程式碼品質看得出來比較差、常常要重做；用貴模型寫詳細計畫，他估自己頂多省兩成五。
Astra 那邊的抱怨更直接。一位使用者說他在開發工具裡問了一個「你的訓練資料到什麼時候」這種單一問題，把推理強度開到最高，答案幾秒鐘就出來，卻吃掉他五小時額度的百分之十八。底下有人指出這跟官方發布材料講的「能用更少的輸出 token 做更多事」對不上；最高票的留言只有一句話：「這種東西出來，永遠等一週再說。」也有人補一句，說發布期間額度常會被重設，所以反而要趁機用完。
可以帶走的一句：新模型剛上線那幾天的體感不能當作長期依據——價格、限額與路由都還在調，連功能選項都可能一天內消失（那位使用者後來說 Astra 從他的工具裡不見了）。真的要判斷值不值得換，等它穩下來，然後用你自己的一件真工作，比「同一件事做完總共多少錢、要重跑幾次」。
喜歡這期內容？
訂閱後每週一封直接寄到信箱，隨時可退訂。