[LifeHack-18] 咖啡館師傅的啟示，如何正確跟他人學東西？|數位時代 BusinessNext

之前到花蓮旅行，回程時到了花蓮火車站，發現還有一個多小時才到火車時間，於是想說找一家附近的咖啡館坐坐吧！用 Google 地圖搜尋一下，發現附近有一家「安娜咖啡館」評價不錯，就試著走過去看看。

順著Google地圖走過去，一開始還有點懷疑自己有沒有走錯，因為那是一片大空地上座落著一家獨棟的房子，這真的就是那家咖啡館嗎？一推門進入，發現這家咖啡館的裝潢很氣派，有點像是大飯店裡的高級餐廳那樣挑高，座位排得很鬆，有著典雅安靜的氛圍，還有一個很大的咖啡吧台，老闆正在吧檯忙著沖泡咖啡。

我們找了個位子坐下後，老闆送上了單子，我照著平常的習慣點了杯單品咖啡，老闆一聽我要點單品咖啡，馬上把菜單拿走，跟我說：「如果您要點單品的話，我這裡有很多單品的豆子沒有寫在菜單上，要不要我跟你特別推薦？」我說：「好啊！」老闆就一一詢問了我想喝什麼口味的咖啡，然後推薦了我一款莊園豆子，我也就順從老闆的推薦。

本以為就是坐著等咖啡上桌，又沒想到的是，過了一會，老闆用紅酒杯裝了磨好的咖啡粉來給我聞聞味道是否適合，我覺得味道很香，而且發現老闆的粉「磨得比我平常粗很多」（我平常也很愛自己手沖咖啡），好奇間，老闆回去手沖好豆子後，送上了一壺咖啡，我一喝之下，著實驚艷！不只是口味完全符合老闆跟我說的期待，更重要的是還特別的順口，但有保留咖啡香。

於是當我們品嚐完咖啡後，我自己走到吧檯跟老闆聊天，我問老闆：「你剛剛的粉好像磨得比較粗？但是喝起來順口又有單品的韻味，你是用多少刻度去磨豆的呢？我回家也想試試看。」我本以為就是簡單得到一個磨豆機刻度的答案，沒想到老闆卻說：

「你趕車還有時間嗎？如果有時間，那我要跟你說說『咖啡不能這麼學的』。」

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我一聽有了好奇，便說：「可以啊！你說說看。」於是這家咖啡館的師傅便侃侃而談：「一般網路文章可能也會直接給你一個所謂的磨豆刻度，但其實每一台磨豆機器都是不同的，每一款豆子也是不同的，到底什麼刻度好，其實有時候落差很大，所以更重要的是自己用舌頭去嘗試，如果這次覺得萃取太多，或許是刻度要粗一點，如果覺得太淡，那就要細一點，其實真的沒有標準，最好就是不斷調整，而不是硬要遵守一個刻度。」

我聽完之後，深覺有道理，我自己一開始學習手沖咖啡時，也是照著書上或網路上指示的刻度去磨豆，但有一段時間都覺得喝起來有點太苦，直到有一天我決定磨得粗一點，才發現味道原來是可以依據我的喜好去調整的，不用真的謹遵教導。

但是不是說書上或網路上寫的就是錯的呢？

我倒認為也不是，而是那就是這些作者的「經驗」，但就像咖啡館師傅說的：磨豆機不同、咖啡豆不同、要喝的人喜好不同，甚至環境溼度空氣不同，都可以影響品味的不同。

所以我應該學的是這個經驗背後的邏輯、方法，而非只是照著這個經驗的結果。

就像我後來看到那家花蓮咖啡館的師傅把粉磨得比我想像粗，而且我偷看到他手沖似乎是不斷水的方式，我一回家，立刻重新嘗試更大膽的把豆子磨得粗一些，試試看不斷水手沖，發現咖啡又展現了新的風味。而我學到的是，或許我以後可以更大膽的嘗試不同手沖法，不要只是照著規矩走。

這也就像平常我們從書中、網路上、課堂上，去跟他人學習了很多經驗，有時候我們覺得他人東西有用，有時候我們覺得他人東西沒有用，但真相是他人的東西可以簡單分成有用無用嗎？或許關鍵不在他人，而是在「我們有沒有正確跟他人學習東西」。

如果我只是照搬他人的做法，就想達到跟他人一樣的結果，那有用是矇到，無用其實也是運氣。

但如果我可以跟咖啡館老闆一樣，是去觀察他人經驗裡的原理、想法、方法，然後也去觀察自己的經驗，兩者相印，並且嘗試從不斷調整中去學習，那麼我相信會更容易「學到」對自己有用的東西。

「學習」，還是需要他人的經驗來參考，但我們不是從他人去找規矩，而是從他人經驗去發現自己經驗裡的窠臼，去找到那些自己沒想到但他人有想到的東西，去用他人的方法調整自己的方法，只有這樣相互印證，才是能像那位咖啡館師傅所說的，真正泡出一杯自己覺得好喝的咖啡！

本系列文章歡迎參考：

本文授權轉載自：電腦玩物

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起，模型成為企業資訊基礎設施的一環，企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本，以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定；有鑑於此，服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技（ELITE CLOUD）將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商，協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源，在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作，企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI，而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示，為協助更多企業推進 AI 創新實務，勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色，進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商，透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務，協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra，企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年，許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」，提升員工工作績效，而代理式 AI 的崛起與普及，則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態，從企業資源規劃（ERP）、顧客關係管理（CRM）、人力資源（HR），到客服、研發甚至製造系統，AI 開始深度嵌入各類企業應用，AI 扮演的角色也從單純的輔助工具，逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此，企業保持未來競爭力的關鍵，不再是「有沒有導入 AI」，而是「是否具備管理 AI 的能力」，包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent，以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島，都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代，意味著企業若只押注單一模型，未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示，企業接下來更需要以「Models as Infrastructure（模型即基礎建設）」的思維，將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理，將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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從雲端代理走向 AI Infra 整合，勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關，勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本，以及落實資安治理，更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業：

第一：提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋，透過整合 Gemini 的 Google Workspace，企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能，包括會議摘要、文件生成、簡報整理等，快速提升員工生產力，同時，增強企業對 AI 應用的信心，為之後的應用深化做準備。

第二：協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說，除以生成式 AI 打造企業大腦，還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力，重塑工作效率。」黃士培表示，勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise，提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務，讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料，讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

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「透過我們提供的多模型管理平台，企業客戶不會被單一模型綁定，可以在模型快速疊代的環境下，更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

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