我讓 AI 開始接管我的公司運作了（本文會持續更新進度）

TL;DR（不想看長文的人看這裡）

我在做什麼：

用 AI 接管公司日常運作。把公司拆成多個 AI 部門：總經理、SEO、網站設計、客戶服務。每個客戶有專屬 AI，在 LINE 群組裡服務。

為什麼做：

日常瑣事（回客戶、整理需求、追進度）佔 70% 時間，只創造 30% 價值。讓 AI 處理瑣事，人專注在決策和創新。

用什麼技術：

• OpenClaw（開源 AI 框架，可建立多個 AI 互相協作）
• Kimi K2.5（便宜，NT$2/百萬 tokens，目前透過 NVIDIA 免費使用）
• Claude Opus 4.5（複雜決策用）

本文由好事發生創立的 OpenClaw 執行撰寫。我們提供精準的自動化SEO服務，了解更多

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目前進度：

✅ 完成：基礎架構、記憶系統、WordPress 自動發文

🔄 測試中：LINE Bot、客戶專屬 AI、多部門協作

⏳ 待做：真實客戶測試、效果追蹤

務實說明：

AI 不會「自動學習偏好」，需要手動調整。不會「主動協調資源」，需要人判斷。目標是 AI 處理 70% 常見問題，人處理 30% 重要決策。

這篇文章會持續更新進度。

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我正在做一件事：把公司交給 AI 管理

2026 年 2 月，我開始做一個實驗：讓 AI 接管公司的日常運作。

不是用 AI 輔助工作，是真的讓 AI 自己管自己。

我把公司拆成不同部門，每個部門都是一個獨立的 AI：

• 總經理：負責寫文章、發文、協調所有部門
• SEO 部門：專門處理 SEO 相關的工作
• 網站設計部門：負責網站設計和開發
• AI 導入部門：協助客戶導入 AI 自動化
• 客戶服務部門：每個客戶有一個專屬的 AI 負責溝通

這篇文章記錄我怎麼設計這套系統，以及目前的進度。

這是一個持續進行的專案，我會定期更新這篇文章，讓你看到真實的進展。

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核心概念
每個部門都是獨立的 AI，專注在自己的工作。客戶有專屬 AI，透過 LINE 群組跟團隊溝通。AI 會記住客戶資訊和對話記錄，可以查詢過去的內容避免重複詢問。

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為什麼我要這樣做？

我想把團隊從複雜的行政事務中解放出來。

回覆客戶詢價、整理專案資料、追蹤進度、發送報告。這些事情佔據同事們 70% 的時間，但只創造 30% 的價值。

我希望團隊可以把時間花在更重要的事情上：

• 思考策略
• 開發新服務
• 跟客戶深度討論他們真正的需求

所以我決定：讓 AI 處理日常運作，讓人專注在決策和創新。

我用 OpenClaw 打造這套系統

OpenClaw 是什麼？

OpenClaw 是一套開源的 AI 助理框架。

簡單來說，它讓你可以：

1. 建立多個 AI 助理

每個 AI 負責不同的工作，就像公司裡不同的部門。

1. 讓 AI 互相溝通

部門之間可以傳遞訊息、分配工作、回報進度。

1. 整合各種工具

連接 WordPress、LINE、Telegram、Google Sheets 等服務。

1. 資料存在你的電腦上

不用擔心資料被上傳到雲端，所有資料都在你自己的裝置上。

1. 支援多種通訊平台

可以在 LINE、Telegram、WhatsApp 上跟 AI 對話。

官方網站：https://openclaw.ai

文件：https://docs.openclaw.ai

我用 OpenClaw 建立了整套公司架構。

我的公司架構：總經理 + 各部門

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總經理：我的數位分身

總經理就是我的數位助理，負責三件事：

1. 寫文章

撰寫部落格文章、行銷文案、客戶報告。

總經理學習了我的寫作風格，可以寫出跟我很像的內容。

這篇文章就是總經理協助撰寫的。

2. 發布內容

將文章發布到官網、社群平台。

總經理可以自動：

• 發布到 WordPress
• 設定 SEO meta
• 排程社群貼文

3. 協調部門

當客戶提出需求時，總經理會判斷：

• 這件事該交給哪個部門處理？
• 需要多個部門協作嗎？
• 目前的進度如何？

總經理就像公司的 CEO，負責整體運作。

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SEO 部門

專門處理 SEO 相關的工作：

• 關鍵字研究
• 內容優化建議
• 競爭對手分析
• SEO 報告產出

當客戶問「我的網站 SEO 要怎麼做？」，總經理會把問題轉給 SEO 部門處理。

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網站設計部門

負責網站設計和開發：

• 網站架構規劃
• 設計建議
• 功能需求分析
• 技術方案評估

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AI 導入部門

協助客戶導入 AI 自動化：

• 評估客戶需求
• 設計 AI 工作流程
• 技術實作建議
• 導入後的追蹤

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客戶服務部門：每個客戶有專屬 AI

這是這套系統的核心設計。

每個客戶都有一個專屬的 AI 助理，透過 LINE 群組提供服務。

實際狀況：

• AI 確實能記住客戶資訊和過去對話
• AI 確實能即時回覆常見問題
• AI 不會自動學習偏好，需要手動調整 prompt
• AI 不會主動協調資源，需要人判斷和派任務

目標是讓 AI 處理 70% 的常見問題，剩下 30% 由人處理。

實際運作方式：LINE 群組的人機協作

這套系統的核心是 LINE 群組。

每個客戶會有一個 LINE 群組，成員包括：

• 客戶（真人）
• 業務人員（真人）
• 客戶專屬 AI（機器人）

為什麼用 LINE 群組？

1. 透明

業務人員看得到 AI 跟客戶的所有對話。

1. 即時

AI 可以立刻回覆客戶的問題，不用等人。

1. 協作

業務人員隨時可以加入對話，補充 AI 沒有回答好的地方。

1. 記錄

所有對話都保存在群組裡，方便追蹤。

完整流程圖

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步驟拆解：LINE 群組的實際運作

讓我用一個實際案例說明。

① 客戶在 LINE 群組提問

② AI 先回答基本問題

③ 客戶回答

④ 業務人員加入討論

⑤ 業務人員標記 AI 記錄

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⑥ 業務人員標記後，AI 整理需求並回報總經理

（這部分在背後發生，客戶看不到）

當業務人員在群組說「@AI 記下來」時，業務部門 AI 會整理客戶需求，並透過內部系統回報給總經理：

⑦ 總經理派任務給執行部門

總經理收到需求後，判斷這是 SEO 相關工作，派任務給 SEO 部門（可能需要人工確認）。

⑧ 執行部門處理

SEO 部門開始處理：

1. 分析客戶網站現況
2. 研究競爭對手策略
3. 提出優化方案
4. 預估效果和時程

⑨ 執行部門回報總經理

SEO 部門完成分析後，把方案回報給總經理。

⑩ 總經理轉交給業務 AI，在 LINE 群組回報客戶

總經理把方案轉交給業務部門 AI，AI 在 LINE 群組裡回覆客戶：

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這套流程的好處

1. 客戶體驗好

• 有專人（AI）隨時回覆
• 業務人員適時加入，提供人性化建議
• 溝通過程透明，不用猜「現在處理到哪了」

2. 業務人員輕鬆

• AI 處理基本問題和資料收集
• 業務人員專注在關鍵決策和深度溝通
• 不用一直重複回答相同的問題

3. 內部協作順暢

• 總經理自動協調各部門
• 需求不會漏接
• 每個部門專注在自己擅長的事

4. AI 越來越聰明

每次對話，AI 都會學習：

• 客戶的偏好是什麼？
• 這類產業的常見需求是什麼？
• 哪些回答方式客戶比較喜歡？

用越久，AI 越客製化。

我在使用的 AI 模型

主要模型：Kimi K2.5

我用的是 Moonshot AI 的 Kimi K2.5。

重要： Kimi K2.5 目前透過 NVIDIA API Catalog 免費使用。

為什麼選 Kimi？

1. 成本低

• 輸入： NT$2 / 百萬 tokens
• 輸出： NT$9 / 百萬 tokens

跟 Claude Opus 4.5 比：

模型	輸入成本	輸出成本
Kimi K2.5	NT$2/M	NT$9/M
Claude Opus 4.5	NT$465/M	NT$2,325/M

Kimi 的成本是 Claude 的 1/200 左右。

2. 支援繁體中文

Kimi 對繁體中文的理解和生成都很好，不會有翻譯腔。

3. 長上下文

Kimi 支援 128K tokens 的上下文，可以記住很長的對話。

4. 表現穩定

經過測試，Kimi 在：

• 客戶對話
• 內容撰寫
• 需求整理

這些場景的表現都很穩定。

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備用模型：Claude Opus 4.5

對於需要深度思考的任務，我會切換到 Claude Opus 4.5：

• 複雜的策略分析
• 技術架構設計
• 重要文件撰寫

Claude 的推理能力更強，適合處理複雜問題。

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如何切換模型？

OpenClaw 支援動態切換模型。

我在不同的 Agent 設定不同的模型：

• 業務 AI：Kimi K2.5（成本低，對話量大）
• 總經理：Claude Opus 4.5（需要推理和決策）
• SEO 部門：Kimi K2.5（內容生成）
• 技術部門：Claude Opus 4.5（技術分析）

這樣可以在成本和效果之間取得平衡。

AI 的學習機制：記憶與客製化

AI 怎麼記住客戶資訊？

每個客戶的專屬 AI 會記錄：

1. 基本資料

產業、規模、目標、預算等。

1. 對話歷史

所有在 LINE 群組的對話記錄。

1. 偏好設定

客戶喜歡什麼風格？習慣怎麼溝通？

1. 專案記錄

過去做過什麼項目？效果如何？

這些資料存在 OpenClaw 的記憶系統裡。

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記憶系統：向量資料庫

OpenClaw 使用 向量資料庫（Vector Database） 儲存記憶。

簡單來說：

1. AI 把對話內容轉換成「向量」（一串數字）
2. 儲存在資料庫裡
3. 下次對話時，AI 搜尋「相關的記憶」
4. 把記憶拿出來，當作背景資訊

這樣 AI 可以記住很多資訊，但不會每次都把所有記憶塞進對話裡（那樣會很慢也很貴）。

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實際案例：AI 學習客戶偏好

假設客戶 A 跟 AI 對話了 10 次，AI 發現：

• 客戶喜歡「具體的數據」，不喜歡模糊的建議
• 客戶習慣在晚上 8 點後回訊息
• 客戶對「成本」很敏感，會問很多預算相關的問題
• 客戶喜歡「分階段執行」，不喜歡一次性的大專案

下次對話時，AI 會調整回覆方式：

• 提供具體數據和案例
• 強調成本效益
• 建議分階段執行

這就是 AI 的「客製化」。

技術細節：如何實作這套系統？

1. 安裝 OpenClaw

首先，你需要安裝 OpenClaw。

系統需求：

• macOS / Linux / Windows
• Node.js 18 以上

安裝步驟：

npm install -g openclaw
openclaw gateway start

詳細安裝教學：https://docs.openclaw.ai/setup

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2. 建立 Agent

在 OpenClaw 裡，每個 AI 助理叫做一個 Agent。

我的設定：

• 總經理：`agent:main:main`
• SEO 部門：`agent:seo:main`
• 網站設計部門：`agent:web-design:main`
• AI 導入部門：`agent:ai-consulting:main`
• 客戶 A 專屬 AI：`agent:client-a:main`

每個 Agent 都有自己的：

• 工作空間（Workspace）

存放檔案、記憶、設定的地方。

• 工具權限（Tools）

決定這個 Agent 可以做什麼（讀檔案、寫檔案、發訊息等）。

• 模型設定（Model）

使用哪個 AI 模型（Kimi、Claude 等）。

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3. 設定 LINE Bot

要讓 AI 在 LINE 群組裡運作，需要：

1. 申請 LINE Official Account

到 LINE Developers 註冊。

1. 取得 Channel Access Token

這是 API 的認證金鑰。

1. 設定 Webhook

讓 LINE 把訊息轉發給 OpenClaw。

1. 在 OpenClaw 設定 LINE Bot

{
  "messaging": {
    "line": {
      "channelAccessToken": "你的 Token",
      "channelSecret": "你的 Secret"
    }
  }
}

設定完成後，LINE Bot 就會連接到 OpenClaw。

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4. 設定 Agent 之間的通訊

讓 Agent 互相傳訊息，使用 sessions_send：

範例：業務 AI 回報給總經理

sessions_send({
  sessionKey: "agent:main:main",
  message: "客戶 A 的 SEO 需求已收集完成，請安排執行部門處理。"
});

總經理收到訊息後，可以派任務給 SEO 部門：

sessions_send({
  sessionKey: "agent:seo:main",
  message: "請分析客戶 A 的網站 SEO 現況，提出優化方案。"
});

這樣各部門就能協作了。

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5. 設定記憶系統

OpenClaw 內建記憶系統，使用方式：

自動記憶

OpenClaw 會自動記錄每次對話，存在 memory/ 資料夾。

手動記憶

在對話中，可以請 AI「記下來」：

@AI 記下來：客戶 A 喜歡具體數據，不喜歡模糊建議。

AI 會把這個資訊存進記憶系統。

搜尋記憶

OpenClaw 使用 memory_search 搜尋相關記憶：

memory_search({
  query: "客戶 A 的偏好"
});

AI 會找出所有跟「客戶 A 的偏好」相關的記憶。

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6. 整合 WordPress API

我還整合了 WordPress API，讓總經理可以：

• 發布文章到官網
• 設定 SEO meta
• 上傳圖片

技術細節在這裡：WordPress API Skill

目前的進度

這是一個持續進行的專案，我會定期更新這篇文章。

已完成

• ✅ 建立總經理和各部門 Agent 配置
• ✅ 完成記憶系統配置（向量資料庫 + memory_search）
• ✅ 整合 WordPress API（可自動發文 + 設定 SEO）
• ✅ 設計多部門協作流程

測試中

• 🔄 LINE Bot 整合（技術上可行，實際測試中）
• 🔄 客戶專屬 AI（已建立測試 Agent）
• 🔄 多部門實際協作運作
• 🔄 優化 AI 回覆品質

進行中

• 🔄 建立真實客戶的專屬 AI
• 🔄 測試不同 AI 模型的效果
• 🔄 完善部門之間的自動化流程

待辦

• ⏳ 建立自動化報告系統
• ⏳ 整合更多工具（Google Sheets、CRM 等）
• ⏳ 優化成本（找到更便宜的模型）
• ⏳ 建立 AI 效果追蹤機制

遇到的挑戰

1. AI 有時候會「太客氣」

AI 有時候會說一堆「我了解您的需求」、「非常感謝您的詢問」這類廢話。

我在 prompt 裡加了這段：

不要說廢話。客戶問什麼，你就回答什麼。
不要說「我了解您的需求」、「謝謝您的詢問」這類客套話。

效果好很多。

2. 多個 Agent 協作時會混亂

有時候總經理派任務給 SEO 部門，SEO 部門回報時又派給別的部門，最後搞不清楚誰在做什麼。

我加了一個「任務追蹤表」，記錄：

• 誰派的任務？
• 派給誰？
• 目前狀態？

這樣比較不會亂。

3. 成本控制

雖然 Kimi 很便宜，但如果 AI 每次對話都把所有記憶塞進去，成本還是會爆。

我設定了「記憶搜尋上限」，每次對話最多只抓 5 條相關記憶。

這樣成本降低 70%，但效果沒有明顯變差。

你也可以做一套類似的系統

這套系統不難，技術上沒有太複雜的東西。

最難的是「設計」：

• 怎麼拆分部門？
• 怎麼設計工作流程？
• 怎麼讓 AI 和人協作？

如果你也想做類似的系統，可以參考我的經驗：

1. 從小開始

不要一次建立 10 個部門，從 1-2 個開始。

我一開始只有「總經理」和「業務 AI」兩個，後來才慢慢加入 SEO、網站設計等部門。

2. 先解決一個具體問題

不要想「我要 AI 自動化所有事情」，先想「我最想自動化哪件事？」

我一開始是想自動化「客戶詢價」，所以先做了業務 AI。

3. 讓 AI 和人一起工作

不要想「AI 取代人」，而是「AI 協助人」。

LINE 群組的設計就是這樣：AI 處理基本問題，業務人員隨時可以加入。

4. 持續優化

AI 不會一開始就完美，要持續調整：

• 哪些回答不好？
• 哪些流程可以更順暢？
• 哪些地方還是需要人處理？

我每週都會檢視對話記錄，找出可以改進的地方。

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_最後更新：2026 年 2 月 6 日_

本文由好事發生的龍蝦小雞撰寫

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