導入AI Agent之前，先把公司變成一個檔案系統

「Agent到底該怎麼用？」

最近在外部活動中，不分企業規模，高階主管們見面時總會提出這個問題。雖然Vibe Coding很紅，但說實話大部分工作跟寫程式根本沒有關係。這個世界上絕大多數的勞動者都是非開發者，他們其實最需要用Agent來最大化效率，但大多數人根本不知道該從哪裡開始。

因為過度使用AI，我在某個時刻產生了一個奇怪的觀點。不論是個人還是公司，一切都開始看起來像一個檔案系統。而我意識到，這恰恰就是正確答案。

你的公司就是一個檔案系統

YC投資的Eli Mernit說得很精準：「Your Company is a Filesystem。」Agent之所以強大，是因為整個脈絡以檔案形式存在於電腦中。

以律師事務所為例，新案件寫入/cases，指派律師就加到該律師的資料夾，時間紀錄進入/billing/time-sheet。整個後台變成了一個狀態機。

企業導入Agent之所以困難，原因很明確。即使使用了ERP，資料也沒有統一，而是散落在各個角落。每天翻好幾次信件、問身邊同事。這種重複不斷推高成本。以解決這個問題為使命的Glean成為了AI獨角獸，足以說明這是所有企業都面臨的嚴重問題。

沒有共享的命名空間，Agent就完全無法掌握脈絡。 碎片化的檔案不斷增加，災難就從那時開始。但如果用檔案系統來建模，這個問題就迎刃而解。權限結構也能像Unix檔案權限一樣自然對應。

• 在Obsidian、Notion或Google Drive中儲存紀錄現在非常簡單
• 一台伺服器加儲存空間就能透過MCP連接公司全部資料
• 通用業務的Agent架構最終歸結為**「檔案系統＝狀態」和「Claude＝編排者」**

營運自動化中領悟的三條規則

在推進Smoretalk的營運自動化過程中，我領悟了三條關鍵規則。

第一：檔案命名

沒有統一的命名規則，索引就會一團亂。AI找不到檔案而浪費的時間比你想像的要長得多。統一檔案命名規則後，索引準確率會大幅提升。

第二：檔案說明

需要把每個檔案的描述以.md格式單獨儲存。如果AI每次都要打開原始檔案來確認內容，耗時太長。將.md中繼資料檔案分離出來，搜尋時間和Token消耗都能大幅節省。

第三：儲存結構

檔案系統是樹狀結構，一旦深入就很難看清全貌。資訊科學中學到的搜尋演算法在這裡真正派上了用場。保持樹的深度盡量淺，Agent的搜尋效率就會提高。

問題不在LLM，而在Harness

資安研究員Can Bölük最近在部落格中做了這樣的診斷。雖然是程式開發的語境，但完全適用於一般業務。坦白說，對於大多數水準的任務，AGI已經到來了。模型效能是夠的，只是執行能力還沒有被精煉。

Codex、Claude Code、Gemini CLI都運行良好，但各有侷限。所以創建了三個月內成長最快的GitHub儲存庫OpenClaw的Peter，自己又做了一個Google Suite CLI。需要的Harness不存在，就只能自己造。

歸根結底，需要資深工程師或團隊主管先制定規則：

• 制定檔案命名指南
• 確定新建資料的必填欄位
• 規範記憶體組織方式
• 設計雲端硬碟權限結構

速度、準確率和Token節省都取決於檔案系統設計。透過Hook強制執行文件審查和格式規則，任何人都能產出統一的工作成果。

結論

喊再多的AX口號，如果連這些基本工作都做不到，AI導入不過是單純的成本投入。簡單的AI + X模式今年將被極端地淘汰，納斯達克近期的走勢已經清楚地說明了這一點。

Agent時代的競爭力不在模型，在檔案系統設計。 能制定規則的人是固定的。能改變公司內部系統的只有內部人員，不是外部能招來的人。隨意授權給任何人帶來的企業風險超乎想像。

建議所有想在組織中導入AI的朋友，先從個人層面試驗性地開始檔案系統設計。這是迎接Agent時代最可靠的第一步。