在工作流程中落實 AI：Lee Spacagna，OpenAI Solutions Engineer
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示範用 ChatGPT workspace agents 建立 chief of staff agent，補上團隊與部門層級的自動化
- 00:07 講者 Lee 是 OpenAI 的 lead solution engineer，主要服務 EMEA 地區的金融服務客戶；部分展示內容上週才剛推出
- 05:40 在 Teams 的 daily prep channel 可看到 chief of staff agent 貼出的每日簡報，資訊就出現在日常工作需要的地方
- 11:24 基礎建立之後，agents 會變得非常強大，可以隨時間把更多工作流程委派給 AI；接下來由 Stephanie 分享團隊實際應用
💡 你可以怎麼用：先挑一件你每天固定在做的整理工作，例如早上看信和行事曆，從 ChatGPT 左側的 agents 套用幕僚長範本，接上你的信箱和行事曆。接著用白話設定「每天幾點自動整理今天的會議與待辦」，先跑幾天，看哪裡不順再用白話叫它調整。
看全部 51 條重點
🧑🏫 OpenAI 解決方案工程師 Lee 示範如何用 ChatGPT 新推出的 workspace agents，不寫一行程式，幾分鐘內建好一個幫整個團隊整理每日簡報、準備會議的「幕僚長」AI 助理。它值得看，是因為它說明了 AI 除了「個人自己用」和「公司砸大錢做系統」之外，還有第三條路：一個團隊、一個部門就能自己動手做自動化。
- 00:07 講者 Lee 是 OpenAI 的 lead solution engineer，主要服務 EMEA 地區的金融服務客戶；部分展示內容上週才剛推出↳ 講者 Lee 是 OpenAI 的解決方案工程師，負責協助歐洲、中東、非洲（EMEA）的金融業客戶導入 AI。影片裡有些功能上週才剛上線。
- 00:07 金融機構最常問的問題是：AI 到底能在哪裡改變我的業務運作方式？↳ 金融業最在意的，不是 AI 酷不酷，而是它到底能改變公司哪些日常運作。整支影片都在回答這個問題。
- 00:07 AI 導入有兩條路：第一條是給員工 ChatGPT 和 Codex，讓他們在日常工作中使用 AI↳ 第一條路是把工具發給每個員工：ChatGPT，加上 Codex（OpenAI 用來寫程式的 AI 工具），讓大家在自己的工作裡用。
- 00:37 第二條是 systems：企業打造全新產品、強化客服、改善客戶諮詢（client advisory）、處理營運支援↳ 第二條路是公司層級打造「系統」（systems），例如做新產品、升級客服、改善給客戶的諮詢建議（client advisory）、支援後台營運。這些都是正式的大專案。
- 00:37 ChatGPT 和 Codex 是由下而上，隨員工 AI 素養提升而擴展；AI systems 是由上而下的大型轉型計畫↳ 兩條路的推動方向不同。發工具是由下而上，員工越會用，用得就越廣。做系統是由上而下，由高層主導的大型轉型。
- 00:37 中間缺了一層：團隊與部門層級的自動化。新的 ChatGPT workspace agents 就是為了補上這個缺口↳ 個人用 AI 太零散，全公司做系統又太重，中間「一個團隊、一個部門」的自動化沒人照顧。workspace agents（ChatGPT 的新功能）就是來補這塊。
- 01:07 這裡說的 agents，是可以「委派有意義任務」的 AI 系統，而不只是拿來問問題↳ agents 是你可以「交辦事情」的 AI。它不只回答問題，而是把一整件任務接過去做完，就像把工作交給助理。
- 01:07 agents 透過我們已經在用的工具（email、行事曆、生產力 app）完成工作，做事方式跟人一樣↳ 它不需要什麼特殊系統，直接用你本來就在用的 email、行事曆、辦公軟體做事，操作方式跟真人同事一樣。
- 01:07 過去幾個月能力大幅躍進，上週 GPT 5.5 又再往前一步；agents 能從頭到尾完成過去要花數小時或數天的複雜工作↳ AI 模型最近進步很快，上週推出的 GPT 5.5 又更強。現在 agent 能把以前要花幾小時甚至幾天的複雜工作，從頭做到尾。
- 01:37 workspace agents 是從 custom GPTs 演進而來、更強大的版本↳ custom GPTs 是很多人建過的「自訂版 ChatGPT」。workspace agents 是它的升級版，能力更強，可以實際去操作工具、把事情做完。
- 01:37 新的 agent builder 把共用的應用程式、skills 和部署整合在同一個平台，讓 agents 在工作原本發生的地方運作↳ agent builder 是建 agent 的新工具，把要連接的 app、skills、發布給團隊這幾件事放在同一處。建好的 agent 就在你平常工作的地方運作。
- 02:08 在標準 ChatGPT 介面左側，現在多了 agents 選項，可以從這裡開始建立↳ 打開一般的 ChatGPT，左側欄現在多了「agents」選項，從這裡點進去就能開始建。
- 02:08 很多團隊的難處不是缺少可自動化的工作，而是工作分散在會議、文件、email 和其他系統，而且決策都取決於特定情境↳ 團隊不是沒有能自動化的事。難處在於資訊散在會議、文件、email 各處，而且很多決定要看當下狀況，很難寫成固定規則。
- 02:08 示範目標：建立自己的 chief of staff agent，協助協調工作、追蹤優先事項、準備會議，讓團隊持續推進↳ 示範要做一個 chief of staff agent，也就是「幕僚長」型助理：幫忙協調事情、盯住優先順序、準備會議，讓團隊不卡關。
- 02:38 各部門都能把有意義的工作委派給 agents；agents 能理解角色、使用對的工具，並配合團隊既有的工作方式↳ 不管哪個部門，都能把實質的工作交給 agent。它懂自己扮演什麼角色、會用對的工具，也照團隊原本的做法走，大家不用改習慣。
- 02:38 步驟一：使用現成的 chief of staff agent 範本，範本已內建一組 instructions、tools 和可立即使用的能力↳ 第一步不用從零開始，直接套用現成的幕僚長範本。範本裡已經寫好 instructions（給 agent 的工作說明）、tools（它能用的工具）和基本能力。
- 02:38 步驟二：連接符合自己工作流程的工具。示範中選用 Microsoft 工具：Outlook Calendar、Teams、Outlook email↳ 第二步是接上你實際在用的工具。示範用的是微軟那一套：Outlook 行事曆、Outlook 信箱，和 Teams（微軟的團隊聊天與會議軟體）。
- 03:09 instructions 由另一個 agent 自動撰寫，不需要 prompt engineering 或任何技術能力；業務使用者可用自然語言讓 agent 幫你建 agent↳ 工作說明由另一個 agent 幫你寫，你不需要會 prompt engineering（精心設計提示詞的技巧）。用白話說出你要什麼，AI 就幫你把 agent 建好。
- 03:09 完全沒寫任何程式碼，第一版 agent 就已經可以用了↳ 到這裡一行程式都沒寫，第一版 agent 就已經能用了。
- 03:40 步驟三：用自然語言客製化——每天早上 9:00 執行，查看所有會議、各應用程式和隔夜收到的 email，產出每日簡報（daily brief）↳ 第三步用白話客製：叫它每天早上 9 點自動執行，看當天所有會議、各個 app 和前一晚收到的信，整理成 daily brief（每日簡報）。
- 03:40 幾秒內 agent 就依團隊需求完成客製化，照自己每天習慣的方式運作↳ 交代完幾秒鐘，agent 就改好了，之後會照你們團隊每天的習慣運作。
- 04:10 步驟四：測試 agent。介面下方有兩個 starter prompts 可直接使用，也可以自己下指令；starter prompts 可視為 agent 內建的能力↳ 第四步是測試。畫面下方有兩個 starter prompts，是預先寫好、點一下就能執行的指令，等於 agent 的內建功能。你也可以自己打字下指令。
- 04:40 示範請 agent 產出今日簡報：精簡、使用所有可用資訊、標出優先事項、決策、阻礙（blockers）與待辦追蹤，並貼到 CFO team channel 的 daily prep channel↳ 示範下的指令是：做今日簡報，要精簡、用上所有資料，列出優先事項、待決定的事、blockers（卡住進度的障礙）和待追蹤事項，再貼到財務長（CFO）團隊的晨會準備頻道。
- 04:40 agent 會連接 email、行事曆等來源，檢查當天所有會議↳ agent 接著去讀 email、行事曆等來源，把當天每一場會議都看過一遍。
- 05:10 agent 會把會議與 email 中的資訊交叉比對，並從各來源擷取所需的聯絡人資訊↳ 它會把會議和信件內容對照著看，例如哪場會議跟哪幾封信有關，也會從各個地方找出需要的聯絡人資料。
- 05:10 第一次執行時，agent 會要求授權才能貼文到 Teams channel；核准後就成功貼出↳ agent 第一次要在 Teams 頻道發文時，會先請你授權，你核准後它才貼出去，不會擅自用你的名義發言。
- 05:40 在 Teams 的 daily prep channel 可看到 chief of staff agent 貼出的每日簡報，資訊就出現在日常工作需要的地方↳ 打開 Teams 的晨會準備頻道，就看得到幕僚長 agent 貼出的簡報。資訊直接出現在大家每天工作的地方，不用另外去找。
- 05:40 幾分鐘內就從零建好 agent、接上每天用的工具、給了客製指引，整個團隊都有一個運作中的 chief of staff agent↳ 前後只花幾分鐘：從零建好 agent、接上日常工具、加上客製要求，整個團隊就有一個運作中的幕僚長 agent。
- 06:11 進階情境：團隊一整週在會議間奔波、沒時間準備，因此新增能力——在每場會議前主動研究：誰會出席、最新狀況、會議目標↳ 進階版的情境是：團隊整週趕場開會，沒空準備。所以替 agent 加一個新能力：每場會議前，主動查好誰會出席、最新進度、這場會要達成什麼。
- 06:11 新增 SharePoint：存放公司資訊以及在組織內共享的筆記↳ 接上 SharePoint（微軟的公司文件共享空間），讓 agent 讀得到公司資料和同事共享的筆記。
- 06:41 新增 Salesforce：取得 CRM 以及客戶聯絡人的豐富資訊↳ 接上 Salesforce，這是常見的 CRM（客戶關係管理）系統，存有客戶和聯絡人的詳細資料。接上後，agent 就能掌握客戶背景。
- 06:41 也可以加入其他日常使用的 app，甚至是公司內部的客製應用程式↳ 除了這些，你每天用的其他 app，甚至公司自己開發的內部系統，也都可以接進來。
- 06:41 Skills 是擷取資訊與指令片段、用來執行關鍵任務的方式，能把困在人腦中的 tribal knowledge 和慣例變成可重複的工作流程↳ skills 是把「某件事該怎麼做」寫成一份可以重複使用的說明。很多做法只存在資深同事的腦中（tribal knowledge），寫成 skill 後誰都能照著做。
- 07:12 這個 agent 已在使用兩個 skills：chief of staff skill 和 final brief formatting skill↳ 這個幕僚長 agent 已經裝了兩個 skills：一個說明幕僚長的工作方式，一個規定簡報最後要怎麼排版。
- 07:12 再加入團隊已在用的 meeting prep skill：告訴 ChatGPT 資訊要怎麼組織、需要哪些關鍵資訊、資訊來源、要貼到哪裡↳ 再加上團隊本來就在用的「會議準備」skill，裡面寫清楚：資料怎麼整理、哪些重點一定要有、去哪裡找資料、做完貼到哪裡。
- 07:42 儲存變更後，再用側邊的 agent 以自然語言說明新連接的 Salesforce 和 SharePoint 要怎麼用，新增「在 ChatGPT 產生快速會議簡報」能力，只需提供下一場會議的資訊↳ 存檔後，在側邊負責建構的 agent 用白話說明 Salesforce、SharePoint 怎麼用，並新增一個功能：只要給下一場會議的資訊，就在 ChatGPT 裡產出快速會前簡報。
- 08:13 agent 更新後會多一個 starter prompt；接著部署（deploy），整個團隊都能使用↳ 更新完，agent 多了一個 starter prompt。再按 deploy（部署，也就是正式發布），全團隊就都能用了。
- 08:13 部署完成後出現第三個 starter prompt：為下一場會議做準備↳ 發布後出現第三個 starter prompt：「為下一場會議做準備」，點一下就能執行。
- 08:49 執行時會從 Salesforce、SharePoint 等來源擷取資訊，依 skill 的指示整理成精簡簡報↳ 執行時，它會去 Salesforce、SharePoint 等地方抓資料，再照 skill 寫好的規則，整理成一份精簡的會前簡報。
- 08:49 講者自己的 agent 每天執行：檢查隔夜 email、全公司重要更新、前一天在 Slack 或通話中答應要做的事，以及逐字稿中的情境↳ 講者自己的 agent 每天都會執行：看前一晚的信、公司的重要公告、前一天在 Slack 或電話裡答應別人的事，還有會議逐字稿裡的來龍去脈。
- 08:49 結果是每天早上 email 都已有附上完整情境的草稿，他只要逐封核准、按送出寄給客戶，拿回一天的第一個小時↳ 所以他每天早上打開信箱，回信草稿都已寫好，還附上背景。他只要一封封看過、按送出寄給客戶，就省下一天的第一個小時。
- 09:19 原本人手不足、無法準備會議的團隊，現在每個人開會前都像有專屬 chief of staff agent 幫忙準備好↳ 原本人手不夠、根本沒空準備會議的團隊，現在每個人開會前，都像有一位專屬幕僚幫忙把資料備好。
- 09:52 這是可以套用到全公司的模式，已看到的例子有 KYC onboarding、AML investigations、relationship management 等 agents↳ 這套做法能複製到全公司。金融業已經有的例子包括：KYC onboarding（開戶時核對客戶身分）、AML investigations（調查可疑的洗錢交易）、relationship management（維護客戶關係）。
- 09:52 重點不是單一自動化專案，而是全新的營運模式：每個團隊都能建立特定角色的 agent，卸下手動工作、讓業務跑得更快↳ 重點不是做完一個自動化專案就結束，而是換一種營運方式：每個團隊都為特定職務打造 agent，把手工雜事交出去，業務就能推得更快。
- 09:52 若有數千個 agents 要怎麼管理？答案是 Frontier——用來大規模部署與管理 agents 的平台↳ 如果公司有幾千個 agent，要怎麼管？OpenAI 的答案是 Frontier，一個專門用來大量部署、統一管理 agents 的平台。
- 10:23 Frontier 連接通常各自孤立的系統（資料倉儲、CRM、內部應用程式），讓 AI 同事擁有與團隊相同的共享情境↳ 公司資料常各自鎖在不同系統裡，彼此不相通（silos），例如資料倉儲、CRM、內部 app。Frontier 把它們串起來，讓 AI 同事看到的背景資訊跟團隊成員一樣。
- 10:23 在 Frontier 上，agents 能推理資料、執行程式碼、使用工具、採取行動，全部在受治理的環境中進行↳ 在 Frontier 上，agent 能分析資料、執行程式、使用工具、實際採取行動，而且全程都在 governed environment（有權限與規範控管的環境）裡進行。
- 10:23 系統會隨工作進步：agents 從互動中學習、隨時間評估自身表現，做得越多就越好，就像人類員工↳ 這套系統會越用越好。agent 會從每次互動中學習，也會隨時間檢視自己的表現，就像員工一樣，做得越多就越上手。
- 10:53 目前可以在 ChatGPT、Codex 和 API 上打造；OpenAI 希望讓專為金融服務工作流程設計的開箱即用 agents、plugins 和 skills 更容易部署↳ 現在可以在 ChatGPT、Codex 和 API（讓公司自己的程式直接呼叫 OpenAI 模型的管道）上打造 agent。OpenAI 也希望讓金融業專用的現成 agents、plugins（外掛）和 skills 更容易部署。
- 10:53 這讓系統朝更高度自動化前進：專用 agents 直接接入工作，以更少的力氣和客製化處理重複性流程↳ 整體方向是更高程度的自動化：專門的 agent 直接嵌進工作流程，重複性的事不必花大力氣、也不用大量客製就能處理。
- 11:24 基礎建立之後，agents 會變得非常強大，可以隨時間把更多工作流程委派給 AI；接下來由 Stephanie 分享團隊實際應用↳ 地基打好後，agent 會變得非常有用，你可以隨時間一步步把更多流程交給 AI。接下來由 Stephanie 分享團隊的實際應用。
📘 術語
agents（代理／AI 代理）：可以委派有意義任務（而不只是問問題）的 AI 系統，用 email、行事曆等工具像人一樣完成工作
workspace agents（工作區代理）：ChatGPT 新功能，用來補上團隊與部門層級自動化的缺口，由 custom GPTs 演進而來
custom GPTs（自訂 GPT）：許多人已經建過的功能，workspace agents 是它更強大的演進版
agent builder（代理建構工具）：新工具，把共用應用程式、skills 和部署整合在同一個平台
skills（技能）：擷取資訊與指令片段以執行關鍵任務，把人腦中的知識與慣例變成可重複的工作流程
tribal knowledge（內隱知識／部落知識）：目前困在人們腦中的知識與慣例，可用 skills 擷取下來
starter prompts（起始提示）：agent 下方預設的提示，可視為已內建在 agent 裡的能力
prompt engineering（提示工程）：字幕說建立 agent 時不需要這項技能，因為 instructions 由另一個 agent 自動撰寫
chief of staff agent（幕僚長代理）：示範的 agent，協助協調工作、追蹤優先事項、準備會議，讓團隊持續推進
daily brief（每日簡報）：agent 綜合會議、應用程式和隔夜 email 產出的簡報，讓人進辦公室前就準備好
blockers（阻礙／卡關事項）：字幕中要求每日簡報標出的項目之一，與優先事項、決策、待辦追蹤並列
deploy（部署）：更新完 agent 後部署，整個團隊就都能使用
CRM（客戶關係管理）：字幕以 Salesforce 為例，存放客戶聯絡人等豐富資訊
KYC onboarding（KYC 開戶審核）：字幕未解釋，僅列為金融服務 agent 的應用例子之一
AML investigations（反洗錢調查）：字幕未解釋，僅列為金融服務 agent 的應用例子之一
Frontier（Frontier（平台名））：OpenAI 用來大規模部署與管理 agents 的平台，連接各自孤立的系統並提供共享情境
silos（孤島／各自為政的系統）：資料倉儲、CRM、內部應用程式這類通常彼此隔離的系統
governed environment（受治理的環境）：Frontier 上 agents 推理、執行程式碼、使用工具與採取行動的環境
plugins（外掛）：OpenAI 希望讓專為金融服務工作流程設計的開箱即用 plugins 更容易部署
workspace agents（工作區代理）：ChatGPT 新功能，用來補上團隊與部門層級自動化的缺口，由 custom GPTs 演進而來
custom GPTs（自訂 GPT）：許多人已經建過的功能，workspace agents 是它更強大的演進版
agent builder（代理建構工具）：新工具，把共用應用程式、skills 和部署整合在同一個平台
skills（技能）：擷取資訊與指令片段以執行關鍵任務，把人腦中的知識與慣例變成可重複的工作流程
tribal knowledge（內隱知識／部落知識）：目前困在人們腦中的知識與慣例，可用 skills 擷取下來
starter prompts（起始提示）：agent 下方預設的提示，可視為已內建在 agent 裡的能力
prompt engineering（提示工程）：字幕說建立 agent 時不需要這項技能，因為 instructions 由另一個 agent 自動撰寫
chief of staff agent（幕僚長代理）：示範的 agent，協助協調工作、追蹤優先事項、準備會議，讓團隊持續推進
daily brief（每日簡報）：agent 綜合會議、應用程式和隔夜 email 產出的簡報，讓人進辦公室前就準備好
blockers（阻礙／卡關事項）：字幕中要求每日簡報標出的項目之一，與優先事項、決策、待辦追蹤並列
deploy（部署）：更新完 agent 後部署，整個團隊就都能使用
CRM（客戶關係管理）：字幕以 Salesforce 為例，存放客戶聯絡人等豐富資訊
KYC onboarding（KYC 開戶審核）：字幕未解釋，僅列為金融服務 agent 的應用例子之一
AML investigations（反洗錢調查）：字幕未解釋，僅列為金融服務 agent 的應用例子之一
Frontier（Frontier（平台名））：OpenAI 用來大規模部署與管理 agents 的平台，連接各自孤立的系統並提供共享情境
silos（孤島／各自為政的系統）：資料倉儲、CRM、內部應用程式這類通常彼此隔離的系統
governed environment（受治理的環境）：Frontier 上 agents 推理、執行程式碼、使用工具與採取行動的環境
plugins（外掛）：OpenAI 希望讓專為金融服務工作流程設計的開箱即用 plugins 更容易部署
✏️ 小考一題
講者 Lee 在示範中為「幕僚長（chief of staff）代理」設定每日自動執行的時間是幾點？
A. 早上 9:00B. 中午 12:00C. 早上 8:00D. 早上 7:30看答案
答案：A。03:40 字幕原句：「I want it at 9:00 a.m., I want it to run every day.」接著 03:40 至 04:10 又說「telling it I want it to run at 9:00 a.m.」。講者要代理每天早上 9 點彙整會議、應用程式和隔夜郵件，產出每日簡報。字幕只提到 9:00 a.m.，沒有提到其他時間。
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