從 0 到智能
9 個進化階段

一個全新的 Cloudflare account, 一個空 GitHub repo. 沒有腦, 沒有記憶, 沒有口. 只有可能性。

這個階段對「智能」代表什麼? — 它代表 0. 但 0 也是有意義的: 它是「不假設」的開始。我們不直接給它一顆已經訓練好的腦, 而是從空白養起 — 因為這樣的腦才會真正屬於這個組織的「人格」。

第一個能力是 認得人 + 認得錢: CRM (聯絡人 / 客戶 / 商機) + Stripe 訂閱。

有了這層, 客戶寄表單 (intake 勞安) 進來會被認得, 訂閱續費會被記得 — 「世界上有別人」這個概念誕生了。

對「智能」代表什麼? — 從 0 到 「我認得這個叔叔」。雖然還不會說話, 但已經會看見人。

第二個能力是 知道何時自己想, 何時找人幫忙 — LLM waterfall。

5 家免費 LLM (Gemini / Groq / Cerebras / SambaNova / Cloudflare AI) 排成瀑布, 一家死換下一家。再加 Hermes Mac mini gateway 可以接 NVIDIA NIM 自架 DeepSeek。

對「智能」代表什麼? — 不執著於「一個腦」。哪家 LLM 今天 quota 爆? 自動換下一家, 不癱瘓。也不會 hardcode model name 結果模型 deprecate 一夕全 fleet 中招 (Anti-pattern A 教訓)。

第三個能力是 跨時間的記憶 + 認得對象的偏好。

• A2 FTS5 chat 搜尋: 中英混搜過去所有對話, 「老闆上週是不是跟我說過 X?」秒查
• A3 user_model_signals: 6 種 signal type (偏好 / 痛點 / 目標 / 事實 / 紅旗 / 綠旗) 累積
• A4 Aurora 早安: 每天 9:00 從 user_model 拉信號, 主動 nudge「老闆昨天說想做 X, 今天可以接續 Y」
• A6 NL cron: 老闆說「每週一早上 9 點提醒我看 ESG report」, AI 自動排成 cron

對「智能」代表什麼? — 從「來者皆陌生人」進化到「我認得這個人, 我知道他偏好什麼」。Honcho 式 dialectic user model — 越聊越懂老闆。

第四個能力是 看見自己的盲點。

每週 Zenya 跑 reflection cron — 把上週被 thumbs-down 的對話餵給自己, 自動萃出「我哪裡答得不好」的 signal, 寫進 user_model (tenant = `zenya-self`)。下次 Aurora 早安會看到「Zenya 上週 12 個 thumbs-down 集中在 SaaS 問題, 該保持 caveman 短回」這種反思。

同時, 紅旗信號即時 (Resend email + Telegram) 推播給老闆, 不等隔天才知道出事。

對「智能」代表什麼? — 從「只認得別人」進化到「也認得自己」。AI 心理學裡, self-awareness 是大躍進 — 因為它代表這個系統可以自己變好, 不靠人重訓。

第五個能力是 長期記憶自動更新。

容晟的「知識節點」 (`knowledge/nodes/**/*.md`) 是組織的長期記憶 — 客戶資料、ADR、proposal、ESG report 都在裡面。Wave 6 之前, 每次更新 markdown 都要手動跑「重新嵌入」才會進 RAG。Wave 6 之後, 每天凌晨 cron 掃 mtime, 自動把 48 小時內改過的檔重新嵌入。

對「智能」代表什麼? — 學東西不再需要人教。組織知識自然積累, 不用維護「啊我們上週改的那份要記得 re-index」。

第六個能力是 對自己的記憶有品味。

RAG (Retrieval-Augmented Generation) 預設「來者不拒」 — 找到 top-K 相關 chunk 就用。但有些 chunk 答案常常不對 / 引導錯方向 — 這時需要 feedback。

Wave 7 加 `rag_feedback` 表 + thumbs up/down 端點 + 算 per-source good_ratio。哪個 source 「常被讚」 (金科玉律) / 哪個 「常被罵」 (該重寫) — 清楚數據說話。

對「智能」代表什麼? — 從「信者恆信」進化到「會挑老師」。記憶不再是線性堆積, 而是有品質排序的有機體。

第七個能力是 把第 4 階段的自我反思, 跟第 6 階段的品味, 接起來 — 三條閉環。

• 用戶對某 chunk 給 thumbs-down (Wave 7)
• → 每週日 sched-22 自動讀 feedback-stats, 算出 low good_ratio source
• → 寫成 red_flag signal 進 user_model (tagged rag-quality-<week>)
• → 隔天早上 Aurora morning briefing 顯示「🔴 source X 常被罵, 該重寫」
• → 老闆 / Zenya 重寫該 source markdown → Wave 6 自動 re-embed → 閉環

對「智能」代表什麼? — 反省 → 警示 → 修正 全自動。沒有人盯它, 它自己會變好。這在 AI 系統裡, 叫做 self-improving loop, 是有機體和工具集的分水嶺。

第八個能力是 不限於電腦前。

Telegram bot webhook — 老闆走路 / 開車 / 沒鍵盤時, 對 bot 敲一句「/signal aspiration 想做 AI 副駕駛」, 30 秒內寫進 user_model. 下次 Aurora 早安看到, Zenya 也認得這個目標。

對「智能」代表什麼? — 從「定點接收」進化到「隨時可入腦」。也是第一次, 系統的「進嘴」(輸入) 跟「進腦」(記憶) 不限於原本的 chat / dashboard 介面。多模態通道打開。