【培養好習慣】永遠以「自己」和「現在」為主角, 捨去用不到的雜物
【培養好習慣】永遠以「自己」和「現在」為主角, 捨去用不到的雜物
2013.02.17 |

如果說取捨是整理的第一步,那哪些東西該留?哪些又該捨?你的判斷基準會是什麼?很多人可能會說,「不能用的垃圾當然就直接丟啦!」所以壞掉的食物、過期的發票、破洞的衣服、無用的傳單,通通都可以輕易掃進垃圾桶裡。

但對於一些「還可以用,卻用不到」的東西,你會怎麼處理?免費拿到的購物袋、超商提供的免洗筷、路邊發送的原子筆、蛋糕附贈的保冷劑……面對這些東西,很多人會覺得「或許某天用得上,丟了實在可惜」而收起來,於是不知不覺中日積月累,生活空間中塞滿了這些「堪用的雜物」。

事實上,這些東西也應該全部捨棄。

以「會不會用到」做取捨,而不是「堪不堪用」
「把還能用的東西丟掉,不是很可惜嗎?說不定哪一天還會需要啊!」很多人可能都會這樣反問,但日本知名雜物整理諮商師山下英子,在大賣超過130萬本的《斷捨離》一書中表示,物品不用就沒有意義,許多在家中存放了好幾個月,甚至好幾年的物品,其實只不過因為不是生鮮食材才沒有爛掉,即便沒有壞,但就機能面來說早就腐敗了,本質上根本與「可回收垃圾」幾乎無異。

因此山下在《斷捨離行法》中明白指出,判斷一件物品該不該丟,基準非常簡單,那就是「不著眼於『堪用』或『不堪用』,而是『會用到』與『不會用到』」。

以此出發,任何事物都可以單純區分為以下兩種:

該留下的東西:以後還會用到,對現在的自己而言是「需要、適合而且愉快的東西」。

這些東西可能每天都會用到(例如喜愛的衣服)、或到了某個季節才會用到(例如戶外用品、聖誕樹等),不管是哪一種,自己都明確知道何時會拿出來使用;或是每次看到就會覺得幸福愉快的東西,例如特別珍愛的收藏、寫滿祝福的親筆賀卡等,以上都屬於會用到的東西。

該捨棄的東西:以後不會用到,對現在的自己而言是「不需要、不適合且不愉快的東西」。

不管是壞掉而無法修復的東西、已經完全耗損而無法使用的物品;或是雖然功能沒壞,但卻完全不會與不想用到的雜物(收在櫃中早已遺忘、或明知擺在那裡,卻視若無睹),這些用不到的東西對一個人的價值來說其實與垃圾無異,留下來也只是占空間而已,應該儘早捨棄。

以當下需求為取捨原點,而不是物品狀態 山下進一步解釋,上述對於物品分類的敘述,包含了兩個關於取捨時最重要的思考關鍵字:「自己」與「現在」,前者指出了評估物品存在意義時的「關係軸」,後者代表了物品對個人價值所在的「時間軸」。

所謂自己,是指必須將判別物品捨棄與否的焦點,從物品狀態轉移到自己身上,進而有意識地篩選出哪些東西應該留在身邊,而不是只因為「這個物品還能用」而留著。

而現在,則是必須從「現在需不需要」來決定這件物品對自己的價值,而不要執著於「過去」(當初買這個東西花了好多錢!),或希冀於「未來」(這件衣服我若減肥5公斤就能穿了)。 「捨,其實就是學會面對自我,」山下在《俯瞰力》一書中表示,任何進入我們生活之中的物品,當初一定都不會是廢物,然而隨著時間過去,或是需求改變,也可能是環境不同,有些東西必定會變得不再那麼合用。

取捨,就是釐清自己與物品之間當下的關係,進而察覺哪些東西才符合自己目前的需求。

如此,才能讓自己生活在每一樣東西都是精挑細選、且令人心情舒爽的環境中;反之,若將不屑一顧、置之不用,形同垃圾的東西,糊里糊塗地放置在生活空間中,等同讓自己活在垃圾場裡,只會徒然損耗自己的精神與能量,不只容易心情惡劣,更阻礙真正適合自己的新東西流入。

 

出自經理人網站

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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