EP-66 別再追工具了——2026年，用 AI 代理培養超級個體
每月花 5,000 台幣訂閱 AI 工具，卻大部分時間都在「玩技術」而非解決問題？這是我對自己的反省。2026 年 AI 代理爆發，各種最新 AI 技術層出不窮。然而問題從來不是工具不夠，而是我們沒想清楚要做什麼。這篇文章借用「超級個體」框架：能力模組化、價值產品化、系統化收入——拆解我如何選出「用 AI 做電商」作為起手式，並宣告接下來的實戰紀錄計畫。
我每個月花大約 150 美金訂閱各種 AI 工具，然後呢？做出什麼名堂？
這是我最近問自己的問題。我訂了 ChatGPT、Claude、Gemini，加上其他零零總總的工具，每個月的 AI 訂閱費大約落在 140 到 160 美金。換算成台幣，一個月要花將近 5,000 塊在 AI 上面。
但老實說，我到底用這些工具「做出」了什麼？
我每週寫電子報、研究新技術、測試新工具，看起來很忙，但回頭想想，大部分時間都花在「搞懂這個工具怎麼用」，而不是「用這個工具去解決一個真正的問題」。
然後每次刷 Threads、YouTube 或 Instagram，我都覺得每個人都比我厲害。社群裡的人聲量很高，動不動就做出一個自動化流程、一個 AI 應用，而我連基本的自動化都還在掙扎。光是測試就花掉大量時間，更別說要做出什麼具體的成品。
FOMO（Fear of Missing Out），我有很嚴重的 FOMO，我害怕自己被甩在後面。
但最近我想通了一件事：問題不在於我學得不夠快，而在於我根本沒有想清楚要拿這些技術做什麼。
2026 年將是 AI 代理爆發的一年
在進入正題之前，我要先帶你看一遍最新的 AI 趨勢。
AI 代理來了。
其實早在 2025 年的時候，就有人說是 AI 代理的時代。
不過當時模型還不夠成熟，各家在製作 AI 代理的時候也是跌跌撞撞的，例如 OpenAI 的 Operator ，動作慢就算了，還老是做錯事卡住。
然而到了 2026 年，OpenClaw （龍蝦）橫空出世，讓人機互動產生典範轉移：從「你問它答」進化成「你交辦，它做事」。
我們之前已經談過好幾期的 OpenClaw，你可以交辦大大小小的任務給它，像是整理收件匣、草擬回信、排行程、寫腳本、做自動化，甚至架設網站，它會自己拆解步驟然後執行。
OpenClaw 的能力很強大，但安全性一直是大問題。畢竟一個 24 小時一直在做事的 AI 助理，如果沒管控好，它可能連到不該去的地方、讀到不該讀的資料，甚至代你發出不該發的訊息。今年就爆出過 CVSS 8.8 的嚴重漏洞，研究人員還發現超過五萬個暴露的實例。
這也是為什麼 NVIDIA 在 3 月推出了 NemoClaw。簡單說，NemoClaw 就是在 OpenClaw 外面套上一層「規則引擎」——你可以用政策規定它能連到哪些系統、能碰哪些資料、資料怎麼流動。它還支援本機模型和雲端模型的混用，透過「隱私路由」讓你自己決定哪些資料要留在本地、哪些可以送上雲端。目前 NemoClaw 還在早期預覽階段（Alpha），但它代表的方向很明確：AI 代理要能做事，但必須在可控的範圍內做事。
而就在這個月，Anthropic 也對 OpenClaw 發起了正面挑戰。
過去 10 天內，Anthropic 連續推出了兩個功能。Cowork Dispatch 讓你從手機遠端交辦任務給桌面端的 Claude，掃個 QR code 就能連線，不需要任何技術設定，等於是給一般人用的「官方版 OpenClaw」。Claude Code Channels 則是開發者導向的版本，讓你透過 Telegram 和 Discord 向正在運行的 Claude Code 發送指令。
有看到趨勢了嗎？不管是 OpenClaw、NemoClaw、還是 Anthropic 的 Dispatch 與 Channels，大廠已經注意到，透過遠端遙控電腦上的 AI 代理，從事人類平常在完成的任務，是一個極大的需求。
根據 Gartner 的預測，到 2026 年底，40% 的企業應用將具備任務型 AI 代理能力，而 2025 年這個數字還不到 5%。這不是遠方的未來，這是現在進行式。
這代表人類跟電腦的關係正在翻轉。過去，我們花大量時間學軟體——學 Excel 的函數、學 Photoshop 的快捷鍵、學各種系統的操作介面。人類要去適應軟體的邏輯。但在 AI 代理的時代，你只要用自然語言說出你的目標，AI 會去操作軟體。 你不需要知道按鈕在哪裡，你只需要知道你要什麼結果。
聽起來很令人興奮，對吧？
但是這裡得潑你一盆冷水。
同樣是 Gartner，他們也警告：到 2027 年底，可能有超過 40% 的 AI 代理專案會因為成本攀升和商業價值不清楚而被取消。
四成。
這跟我自己的經驗一模一樣。我花了每個月 5,000 塊台幣訂閱 AI 工具，但大部分時間都在「玩技術」而不是「用技術解決問題」。自動化跑起來了，然後呢？它只是在幫你燒 token 而已。
問題從來不是技術不夠，而是你沒有一個值得解決的問題。
如果你根本沒有想好要做什麼，那再好的 AI 代理對你來說都只是一個浪費錢的工具。
你需要的不是更多工具——是成為超級個體
既然問題不在工具，那在哪裡？
我覺得台灣有一個人掌握到這一點，雷蒙（侯智薰）。他自己就是一個超級個體的實踐者：一個人經營「雷蒙三十」品牌，靠課程、內容、社群和數位產品，做到年營收破千萬。不是靠一個大團隊，而是靠系統。
他提出的進化路徑：
普通人 → 生活黑客 → 超級個體
第一階段是「普通人」：用時間換錢，依附公司，被動工作。大多數人都在這裡。
第二階段是「生活黑客」：你開始優化自己，用 Notion、AI、自動化工具提升效率，建立個人的工作系統。這是「向內優化」。
第三階段才是「超級個體」：你不只是效率高，而是把能力變成產品，開始影響外部世界。你的專業可以產品化（變成課程、服務、內容），你有可持續的收入結構，你開始像一間公司一樣運作——只是這間公司只有你一個人或者是一個微型的團隊。
用一句話講：超級個體 = 能把「自己」變成一個可運作的商業系統的人。
注意，這不是叫你明天就辭職創業。雷蒙自己也反覆強調，核心是「可遷移能力」——不管你在哪間公司，你的能力都能變現，甚至可以獨立運作。你可以選擇創業、接案、或是在不同公司之間遊走，重點是你不會被任何一間公司綁住。
那這跟前面講的 AI 代理有什麼關係？
雷蒙那一套方法論，本來就建立在 Notion、自動化、生產力工具上。但到了 2026 年，AI 代理把門檻又往下拉了一大截。過去你要一個人做市場調查、管理供應鏈、寫文案測試廣告、追蹤競品動態，就算有工具輔助，工作量還是很驚人。但現在 AI 代理可以幫你處理那些重複、繁瑣、需要跨系統操作的步驟。
一人公司，正在進化成「一人 + AI 公司」。
但——成為超級個體的前提，不是學會所有 AI 工具。前提是你要走完三個階段的思考：
能力模組化——你的技能不是零散的，而是可以組合、複製的
價值產品化——你不只是「會做」，而是能「賣出去」
系統化收入——你不靠一次性的勞動，而是有持續的收入結構
想清楚這三件事之後，AI 代理才是你的加速器。順序反過來的話，你只會陷入永無止境的 FOMO。
我的起手式：用這個框架選出第一步
說到這裡，我也必須對自己坦白。
我寫了六十幾期的電子報，介紹了 n8n、Claude Code、OpenClaw、Google Apps Script、NotebookLM⋯⋯各種工具我都碰過。我也做了幾門課程，在社群裡寫了一堆技術心得。
但我越寫越覺得不對勁。
單純介紹技術多無聊啊？在那邊吹噓某個工具很厲害，然後做成課程推薦給別人看——我覺得這不是我真正要做的事情。我不想只當一個「AI 技術評論員」，我想當一個「用 AI 技術做事的人」。
所以我決定了：從這期開始，我要自己跳進去做。
但做什麼？這就是那三個階段的思考派上用場的地方。我認真用這個框架問了自己三個問題：
第一，能力模組化：我有什麼可以組合、複製的技能？
我會用 AI 工具做資料蒐集和分析，我會寫自動化流程，我會把複雜的東西拆解成好懂的內容。這些是我寫了六十幾期電子報累積下來的，不是零散的知識，而是一套「用 AI 處理資訊」的方法。
第二，價值產品化：這些能力可以怎麼「賣出去」？
我有兩個選擇。一是繼續做課程和內容（我已經在做了），但我想走得更遠——如果我能用這些能力實際做出一門生意，那這個過程本身就是最好的內容。
第三，系統化收入：怎麼讓這件事不是一次性的？
如果我只是寫內容、賣課程，那我永遠是在賣時間。但如果我能用 AI 建立一套可重複運作的生意，從選品、進貨、銷售到客服都有系統，那這件事就能持續產生收入，而不是每次都從零開始。
想完這三題之後，答案就浮出來了：我想來做電商。
為什麼是電商？因為它完美對應了這三個條件：
能力對口：電商的核心環節——市場調查、競品分析、文案撰寫、數據追蹤——每一項都是 AI 最擅長的，也是我最熟悉的
產品化潛力：賣東西本身就是在賣產品，同時這個過程可以變成教學內容，一魚兩吃
可系統化：從選品到上架到營運，每個環節都可以建立 SOP，讓 AI 代理幫你重複執行
但做電商的第一步是什麼？是市場調查。因為我得先搞清楚要賣什麼。
這也是 AI 代理最能幫上忙的地方：
蒐集競品的價格、規格、評論——AI 代理可以幫你批次處理上百個商品頁
分析消費者的痛點和需求——AI 可以幫你把幾千則評論歸類出主題
追蹤市場趨勢和季節性——AI 可以幫你定期監測、產出報告
過去要做這些事，你需要一個分析團隊。現在你一個人加上幾個 AI 代理，就能建立一套完整的研究系統。
這不是理論。根據已有的案例，有電商品牌透過系統化的 AI 市場分析（類別評估、競品對標、定價驗證），一年內營收成長了 27%。
我不敢保證我也能做到這樣的成績，但我至少要試。
接下來的電子報，我會持續記錄這段旅程：我怎麼用 AI 做市場調查、怎麼選品、怎麼測試商品、怎麼上架，踩了哪些坑、學到什麼。不是教科書式的教學，是一個人用 AI 從零開始做電商的真實實戰紀錄。
如果你也厭倦了追工具追到焦慮，也許可以跟我一起想想：你到底想用 AI 做什麼？
想通這個問題，比學會任何工具都重要。
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想法很多但還沒找到值得解決的問題，所以我都三分鐘熱度哈哈