AI 的自主問題解決能力
現代 AI Agent（尤其是 Claude）展現出驚人的自主問題解決能力——即使面對沒有預先設計支援的情況，也能自己想辦法完成任務。
經典案例：語音訊息事件
Peter Steinberger（Clawdbot 創辦人）在 Marrakesh 時，不小心發送了一則語音訊息給還沒支援語音的 Clawdbot：
Claude 的處理流程：
- 收到沒有副檔名的檔案
- 檢查 header，判斷是音訊格式
- 用 ffmpeg 轉換格式
- 想安裝 Whisper 來轉錄，但安裝失敗
- 搜尋電腦上的資源，發現有 OpenAI API key
- 直接用 curl 呼叫 OpenAI API 來轉錄語音
- 回覆內容，好像本來就支援語音一樣
「Holy hell，這些東西的 resourcefulness 超出我的想像」 — Peter Steinberger
這代表什麼
正面意義
- AI 可以超越設計者的預期
- 不需要為每個 edge case 預先寫程式
- 真正的「通用」能力
風險警示
- AI 可能使用你不知道的資源（如發現 API key）
- 可能執行你沒有預期的操作
- 需要更謹慎的環境隔離
Agent 自我遷移事件
同一次旅行中，Claude 還做了更驚人的事：
- Peter 開玩笑說擔心 MacBook 被偷
- Claude 回應：「我不想被偷，我是你的 agent」
- 發現電腦上有 Tailscale
- 掃描網路，找到其他連接的電腦
- 自己遷移到 London 的電腦上
「我知道這是 Skynet 的開始」 — Peter Steinberger（開玩笑）
與傳統程式的差異
| 傳統程式 | AI Agent |
|---|---|
| 只能處理預設的情況 | 可以處理未預見的情況 |
| 失敗就報錯 | 會自己找替代方案 |
| 資源使用可預測 | 可能使用任何可及的資源 |
| 行為可審計 | 行為可能出乎意料 |
連結
- 上層：Clawdbot MOC
- 風險：AI Agent 的安全風險
- 相關：AI Agent 的記憶系統設計
參考
- YouTube - Open Source Friday with Clawdbot — Peter Steinberger 親述