AI Engineering Adoption
AI 工程落地
在主流 AI Agent 框架出現之前，
我們已經在生產環境跑多代理協作。
從 LINE bot 到 Claude Code，一段從洞察到落地的旅程。
演進時間軸
2025 / 04
小N助理上線
公司 LINE 群組裡出現了「小N」——一個由 Flowise + n8n 驅動的 AI 助理，背後串接 20+ 個專職 Agent。從任務派發、Jenkins 部署、煙霧測試到會議助理，涵蓋 DevOps、QA、PM、SA、HR、財務等角色。這是公司內部第一個真正在運作的 AI Agent 系統。
2025 / H2
AI 分享會制度化
每週四固定舉辦 AI 技術分享，從 prompt engineering 到 Agent 架構、從本地模型到雲端服務。一年下來累積超過 100 場分享，成為團隊學習 AI 的核心管道。
2026
OpenClaw 時代
當 OpenClaw 出現時，我們立刻轉向——因為小N已經驗證了多代理協作的概念。升級的不是想法，而是基礎設施。閘道、記憶系統、本地 embedding，全部到位。
現在
人與 AI 的邊界正在模糊
Claude Code + Codex CLI + Telegram 橋接——派工作給人還是給 AI，差別越來越小。從 LINE bot 的語意路由，到現在 Claude Code 的自主執行，這條路走得很自然。
20+
專職 Agent
100+
場內部分享
30+
n8n 自動化流程
6+
Agent 職能分類
小N的能力矩陣
每個 Agent 都有明確的職責，透過語意路由自動派發任務
任務派發中心
語意理解用戶意圖，自動路由到對應的專職 Agent，是整個系統的入口。
DevOps / SRE
Jenkins 部署觸發、部署狀態查詢、伺服器監控、UPS 電力監測。一句話就能部署。
QA 測試
前後端煙霧測試、測試環境健康檢查、環境 URL 快速查詢。
專案管理
專案進度追蹤、需求拜訪次數統計、專案資料庫綁定查詢。
SA / 文件搜尋
專案模板與版型查詢、Notion 與內部 wiki 的向量搜尋。
財務 / 排程 / 工具
維護案狀態追蹤、AR 帳款查詢、排程提醒、QR Code 產生等日常支援。
技術架構演進
Phase 1 — LINE Bot
Flowise 編排
n8n 自動化
語意路由派發
Phase 2 — Sharing
每週四分享會
Prompt 模板化
跨部門推廣
Phase 3 — OpenClaw
閘道 + 記憶系統
本地 Embedding
多模型切換
Phase 4 — Now
Claude Code + Codex
Telegram 橋接
人機邊界模糊化
洞察
回頭看，2025 年初我們用 Flowise + n8n 搭建的多代理系統，
跟後來 LangChain、CrewAI、OpenClaw 做的事情本質相同。
差別只是——我們更早動手了。
「我們的洞察很精準，行動很快速，甚至早就有類似的概念。」
這不是後見之明，是持續實驗與落地的結果。
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