夢袋子的裁縫師
夢袋子的裁縫師
2004.06.01 | 人物

2002年,顏秀米與一群南台灣媽媽共同成立了「夢袋子媽媽就業希望聯盟」,透過傳統家庭代工的形式,將收集來的成衣廠碎布縫製成極具特色的手工袋子販售,藉以紓解許多失業家庭的困境。

**燃起失業媽媽希望

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當初為什麼要做這些事呢?顏秀米提到自己當年看了《講義》雜誌上的一篇文章〈玉蜀黍的故事〉,描寫一位患有腎臟炎的小男孩,平時只能吃清淡的食物,就連夢到了烤玉蜀黍,也在夢中屢遭變故而吃不到。「現實生活中總有許多事情無法盡如人意,但世上有些人居然連在夢中都不能如願以償。」當時顏秀米心裡十分難過,向來喜愛布類製品的她不由得心想:如果能用布袋子把人逸失的夢想裝起來,那有多好。
顏秀米並未讓她的突發奇想停留在天馬行空的層次,反之,她開始積極地對外尋求援助,希望發起一個製作「裝有夢想的袋子」的活動,將販賣袋子的所得捐給需要的人。
一開始這樣的想法並沒能打動講義雜誌社,但顏秀米鍥而不捨,終於得到了中華民國社區營造協會的支持,成立「夢袋子」媽媽希望聯盟。出乎意外地,顏秀米很快地接到了五、六百位失業媽媽的電話,他們都希望加入這個計畫,得到一份工作。

**發掘生命中的好東西,分享

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有了「夢袋子」的經驗後,顏秀米因緣際會地加入了農委會的農村社區營造計畫。對於協助傳統農村建立自己的產業風格與特色,顏秀米自有一套方法:「我只要求他們三件事情:第一,要學會作主人。也就是社區居民要反省在地的性格與需求,然後決定自己要什麼,不能被政府牽著走。
第二就是挖寶,挖掘出自己生命中的好東西。第三則是展寶,把好東西呈現出來。」 雖然最近正全心投入中南部農村的社區營造上,夢袋子媽媽聯盟當下面臨的困境仍讓顏秀米憂心。
少了成立之初所得到的行政、人力奧援以及媒體曝光度,聯盟現在無論在經濟上或組織方面都面臨著困難。
就在訪問的最後,顏秀米接到了一通電話,之後她很開心地宣布:台北中正國中一位要退休的國文老師,向聯盟訂了35個不同花色的袋子作為退休禮物。希望類似的需求能成為夢袋子媽媽們未來破浪而出的契機。

顏秀米
年齡:42歲
現職: 夢袋子媽媽聯盟發起人、農委會農村社區營造輔導員
創意成果: 夢袋子

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AI Agent 時代來了!SUPER 8 Studio ORRA 如何讓企業快速招募、治理 AI 團隊?
AI Agent 時代來了!SUPER 8 Studio ORRA 如何讓企業快速招募、治理 AI 團隊?

隨著微軟、Google、AWS 等巨頭紛紛喊出「AI Agent將接管工作流程」,企業營運已正式宣告進入 AI 代理人時代。在可預見的未來,真人員工將與大量 AI Agent 協同工作,而企業也將面臨新的挑戰—如何規模化部署與管理這些 AI Agent。

對企業來說,打造一隻 AI Agent 並不難,但當企業需求的是數十、甚至數百隻 Agent 時,該如何快速招募、有效管理,並確保每位 AI 員工都遵循企業的權限規範與治理機制,成了普遍的落地痛點。對此,SUPER 8 Studio 雲發互動科技創辦人暨執行長陳子龍認為,解方就在於一套兼顧開發效率與治理能力的平台。

從招募一位 AI 員工,到管理一支 AI 團隊

陳子龍觀察,市面上的 AI Agent 開發工具多半要自行寫程式、設計工作流程或串接 API,且缺乏權限管理、流程控管與稽核追蹤等治理機制,導致企業無法大規模部署。

也因此,SUPER 8 Studio 推出能建立企業 AI 員工團隊的平台 – ORRA,使用者不需撰寫程式,只要以自然語言描述需求,例如:我需要一個每天整理競品動態、9 點前發到通訊軟體的 AI 員工,或依照 ORRA 平台引導回答三個問題,也就是 AI 員工的權責範圍、日常工作內容及角色定義,ORRA 就會生成一個已經設定好角色、權限與工作流程的 AI 員工,並於半小時內完成調校與部署,且每位 AI 員工都能在相同的治理框架下運作。

換句話說,ORRA 不是 Agent 開發工具,而是建立企業 AI 團隊的平台。企業需要什麼樣的 AI 人才,ORRA 就能快速打造符合需求的 AI 員工。

#2 AI Agent 時代來了!SUPER 8 Studio ORRA 如何讓企業快速打造、治理
SUPER 8 Studio 推出能建立企業 AI 員工團隊的平台 - ORRA,企業免程式,以自然語言描述需求,生成具治理機制的 AI 員工團隊並快速部署。左起 SUPER 8 Studio 資深產品總監王婕、SUPER 8 Studio 雲發互動科技創辦人暨執行長陳子龍、SUPER 8 Studio 商務長陳之逵
圖/ 數位時代

招募只是開始,AI 員工更需要管理

招募只是第一步。真正決定 AI 員工能否進入企業日常營運的關鍵,在於治理。為此,ORRA 將治理機制納入平台設計,建立一套涵蓋角色定義、權限設定、測試驗證到持續優化的 AI 員工管理五階段。

第一階段是定義角色,如同招募人才前必須先寫好職務說明(Job Description),企業在尋找 AI 隊友前,也必須先清楚界定它的工作內容、責任範圍與目標,再進入招募階段。

通常具備「高頻率、重複性高」、「有明確輸入與輸出」、「可用數據評估品質」及「可以設定清楚權限與邊界」四項特性的工作,最適合作為 AI 員工的第一個應用場景。相反地,涉及財務匯款、人際互動、情感信任,或美感判斷等高風險、難以標準化的工作,則不應完全交由 AI 執行,而應保留 Human in the Loop 機制,由人在關鍵節點負責把關與決策。

第二階段則是設定權限邊界,包括 AI 員工可以存取哪些資料、串接哪些系統、哪些動作必須經過人工核准、產出結果是草稿還是可以直接上線等,避免因權限設定不清而超出職責範圍。

第三階段是進入沙盒(Sandbox)環境測試,AI 員工開發完成後,不能直接進入正式環境,必須先在可控的測試環境裡驗證能力。陳子龍形容,沙盒就像 AI 員工的專屬訓練室,在接觸真實資料與工作流程前,企業可以先觀察它如何完成任務、沒有 AI 幻覺、提示詞注入(Prompt Injection)等風險,再加以調整與修正,確認符合預期後,再讓它進入正式環境。

第四階段則是指派一位員工,擔任正在招募的 AI 員工的直接負責人:就是這位 AI 員工的主管,雖然不必盯著這位 AI 員工的每一個動作,但要檢視其是否達成既定 KPI、何時需要真人介入,以及是否需要調整工作內容,而非放任它自行運作。

#1 AI Agent 時代來了!SUPER 8 Studio ORRA 如何讓企業快速打造、治理
陳子龍表示,招募只是第一步。真正決定 AI 員工能否進入企業日常營運的關鍵,在於治理。
圖/ 數位時代

與管理真人不同的是,AI 員工的每一次任務執行都會留下完整的數位軌跡與數據,以便負責人檢視 AI 員工的運作狀況與執行成果,了解 AI 員工 有沒有出錯或做了超出權限的行為,如果有,也能進一步找出原因再思考解決方法。

最後一個階段,企業還必須像管理員工績效一樣,定期檢視 AI 員工的表現,包括品質、用量、成本、延遲、失敗案例等,若表現未達預期,便透過調整能力、重新訓練,甚至汰換更適合的 AI 員工,持續優化整體運作品質。

只有 1 名員工,卻有一支 AI 團隊:SecureTalk 的營運新模式

「在目前的亞洲市場中,我還沒有看到像 ORRA 一樣,能夠同時兼顧快速招募 AI 員工並能嚴謹治理的平台,」陳子龍強調。

ORRA 的核心價值,不只是讓每個人都能快速招募 AI 員工,更重要的是,將開發與治理整合於同一個平台,讓企業可以快速招募、部署與管理大量 AI 員工,加速建構出一支能被信任、能被管理的 AI 團隊。

新創團隊 SecureTalk 只有一名員工,卻能同時處理產品研發、銷售、行銷、出貨與客服等作業,背後靠的就是這樣一支各司其職的 AI 團隊。

陳子龍分享,ORRA 在正式發表前,曾邀請部份企業試用,SecureTalk 便是最早導入 ORRA 的合作案例之一。該公司的核心產品為 AI 離線語音辨識與翻譯工具,初期在群眾募資平台上架,目前已順利達標並進入出貨階段。在這過程中,該公司運用 SUPER 8 Studio 的 ORRA 平台招募多個不同職責的 AI 員工,例如:專責回答客戶問題的 AI 客服、協助解決客戶使用問題的售後 AI 客服等,與 SecureTalk 創辦人並肩作戰,撐起日常營運作業。

「以前什麼都得自己做,現在,人不必親自處理每一項工作,只要管理 AI 員工、確認任務完成就可以。」陳子龍表示,透過 ORRA,企業能快速建立一支分工明確的 AI 團隊,讓真人員工可以從大量重複、繁瑣卻不得不做的工作中抽身,轉而專注於產品創新、策略思考、與 AI 員工的協作管理,以及真正需要創造力、同理心與判斷力的工作。

#3 AI Agent 時代來了!SUPER 8 Studio ORRA 如何讓企業快速打造、治理
陳子龍表示,AI 時代最值得追求的方向,就是人擁有更多時間與心力投入對企業、社會與未來做有價值的事情,這正是 ORRA 誕生的初衷。左起 SUPER 8 Studio 商務長陳之逵、SUPER 8 Studio 雲發互動科技創辦人暨執行長陳子龍、SUPER 8 Studio 資深產品總監王婕
圖/ 數位時代

這不僅是他希望 ORRA 能為企業帶來的價值,也是 SUPER 8 Studio 提出的品牌使命—Infinite Power for Infinite Good。陳子龍表示,當 AI 能無限放大每個人的能力,人就有更多時間與心力投入對企業、社會與未來更有價值的事情,這正是 ORRA 誕生的初衷,也是 AI 時代最值得追求的方向。 了解更多 https://no8.io/zh-tw/

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