2026年9月例會-虎智科技AI工具導入實戰工作坊

2026 年 9 月，大里二代卓越會在大里廠協會舉辦 AI工具導入實戰工作坊，邀請虎智科技講師 Morris 帶領會員從觀念到操作，走過一輪 AI工具導入的完整邏輯。

這場活動的參與者涵蓋完全沒接觸過 AI Agent 的新手，到已經熟練應用的學員，程度差距不小。課程的設計與內容拆解方式，有幾個值得深入思考的地方。

Morris 開場用了馬車與汽車的類比。汽車從新奇技術走向大規模採用，歷經數十年。但一旦成本、基礎設施與產品成熟，市場轉換便急遽加速。多數人難以預測汽車普及的速度，以及它對產業鏈與城市型態的連鎖影響。

放到今天的語境，AI 正處於類似的拐點。在適合 AI 的流程中未提升效率，企業的成本、回應速度與管理能力可能逐漸落後。

Morris 引用的觀點是：AI 初期試點不必執著於精確的回收期，但必須先定義可驗證的指標，例如工時、錯誤率、交期、重工率與處理量。若流程與資料條件成熟，AI 可能提升單位人力可處理的工作量；實際效益必須以試點數據驗證。

重點不是 AI 能省多少錢，是企業能否建立一套驗證效益的方法。

對製造業二代而言，這個觀點有直接的經營意義。多數中小企業在評估新技術時，習慣用「能賺多少」當判斷標準。但效益驗證的思維是：先定義指標，小規模試點，用數據決定是否擴大導入。這跟工廠推新製程的邏輯一致。

下午進入實戰環節。會員在各自電腦上使用 Open Code 搭配 VS Code，從零開始操作一個貼近日常的案例：報價單。

Morris 的做法是讓 Agent 蒐集公開的報價單範例，分析不同格式的優劣，再提出適合該公司的草稿。接著帶入品牌 Logo、產品項目、單價與視覺風格，逐步建立起一個業務用 Agent。

最後一步：將提示詞、欄位規則、輸出範本與檢核要求整理成可版本管理的 Skill，讓團隊可重複使用。

這個流程示範了一個重要的組織邏輯：AI 工具的價值，不在單次產出有多漂亮，在於能否把一次性的成果轉化為組織的可複用資產，並搭配覆核機制確保品質。

這跟製造業建立 SOP 的思維一致。好的 SOP 不是紀錄「這次怎麼做」，是確保「下次任何人都能做到一樣的水準」，同時保留版本、權限與審核紀錄。

這場工作坊的參與者程度從完全新手到已成熟應用（如二代學安宏），差距不小。讓不同程度的人在同一場活動中都有收穫，考驗的是內容拆解的能力與課程設計的彈性。

最後一個環節導入 n8n 自動化工具。虎智科技提供 n8n 導入與自動化服務，Morris 在現場點出 n8n 與一般 LLM 工具的核心差異。

n8n 的每個流程節點清楚可見。使用者能掌握從輸入到輸出之間發生了什麼，不是一個黑箱丟進去、結果跑出來。Morris 的比喻是：這等於把潘朵拉的盒子一一打開。

n8n 不是 Agent 的替代品，而是把系統、資料與規則串成可觀察工作流的編排工具。

市場上有「n8n 已死」的說法，因為 LLM Agent 越來越強大。但這個論點混淆了兩種不同性質的任務。

規則明確的步驟可由 n8n 固定執行；遇到需要理解非結構化文字、分類、摘要或草擬內容時，再在流程中加入 LLM 或 Agent。加入 LLM 後，仍須管理 Token 成本、輸出驗證與人工核准。

n8n 可以用 Schedule Trigger 定時觸發，串接 LINE Messaging API、Gmail、Google Sheets 等服務節點。若部署環境能安全連到地端資料庫，也可依排程讀取資料，但需先完成網路隔離、帳號權限與稽核設定。

對製造業經營者來說，這跟工廠推動 MES 和標準作業程序的邏輯相通：把重複性流程標準化、自動化，人力留給需要判斷的環節。

感謝虎智科技 Morris 講師的實戰帶領，感謝大里廠協會提供場地，也感謝所有到場參與的大里二代卓越會會員與夥伴。