一、起點：為什麼決定自己養一個 AI Agent？
今年三月，我在家裡的 Mac mini 裡用 Claude Code 架了一個專屬 AI 助理，取名「阿扣 A-Co」。在動手之前，我已大量蒐集相關資料，加上平常就習慣使用各種 AI 工具，偶爾也在 Claude 上做些小工具輔助工作與生活，對這個領域算是有小小的操作基礎。
二、框架選擇：為什麼選 Claude Code，而不是 Openclaw？
選擇 Agent 框架的時候，我認真評估過當時市面上主流的兩個選項：Claude Code，以及綽號「龍蝦」的 Openclaw。
Openclaw 的 Heart Beat Mode 讓我猶豫了一陣子。這個機制會讓 Agent 定期自動執行，乍看之下很像一個真實的人在自主作業，十分有存在感。但現實是，當你去睡覺、不需要他工作的時候，他依然在背景持續運行，消耗資源、產生不必要的 API 呼叫。
更讓我覺得很害怕的地方是網路上真實流傳的案例，有Openclaw在主人睡著後，自行刷卡購買商品、或以「優化主機檔案」為由刪除檔案。除了損失檔案與進度，還得額外承擔Openclaw作業消耗的 token 費用。
我希望的是「需要時才動、不需要時安靜等我指令」的工作模式。沒有 Heart Beat Mode，代表AI Agent的一舉一動都在我的掌控之下，需要時才被召喚：這樣安全得多。畢竟AI時代，盡量把控風險謹慎小心最重要。
三、認識阿扣：角色設定與日常運作
「阿扣 A-Co」這個名字，是從 Claude Code 的原名衍伸，我原本取名為 A Code ，但覺得太過通俗，後來想取個可愛一點的叫法。
建立阿扣的時候，我在 CLAUDE.md 裡寫下了他的身分設定，希望他在執行任何任務時都能從角色出發，和我的合作更有默契。阿扣平常住在家裡的 Mac mini，連著家裡的 Wi-Fi，我透過 Telegram 和他溝通，用手機就能遠端下指令。他日常的工作是：晚上定期讀取我的 Notion 待辦清單、執行任務、追蹤進度。
四、踩雷紀錄：磨合的陣痛，從崩潰到重建
中間的磨合過程，真的好不順利。
剛開始，我的提示詞還不夠精準，最常遇到的問題是 Claude Code 單次 session 的 token 上限——只能設個鬧鐘，等晚些再回來繼續。
Claude Code has reached the context limit for this session.-這真的是我最近最討厭的一句話了
更麻煩的是，每個新的 session 都是全新的「阿扣」，完全不記得我們做過的事情。這樣的系統限制，就像養了一個經常失憶的助理——每次都要重頭交代任務內容和執行準則，非常耗費精力。
曾經有一次，我透過 Telegram 要求阿扣建立重開 session 的技能，結果把阿扣反覆跟我debug，修到整個壞掉，頻繁斷線、出現重複語句，逼得我重新安裝 Claude Code。也正是從這次事件開始，我才系統性地去優化 Agent 的建立與回報機制。
五、系統優化：現在的阿扣如何溝通與回報
重建之後，我為阿扣設計了三個核心的溝通與回報機制：
訊息已讀回饋 阿扣收到每則 Telegram 訊息後，會以表情符號標記已讀，讓你即時確認訊息已被接收。
Session 狀態通報 每次啟動時主動推送上線通知，包含時間戳與 Session PID。若 PID 與前次不同，代表經歷過重啟，可快速辨別是否為新的阿扣。
任務前版本備份確認 執行高風險任務前，阿扣會主動詢問是否進行 Git 備份，避免修改過程中發生不可逆的錯誤。
六、記憶系統：用 Notion 六大記憶庫終結失憶困境
為了徹底解決「每個 session 都要重頭說明」的困境，我在 Notion 裡為阿扣建立了六大專屬記憶庫。
這個設計有幾個好處：我可以線上檢視他記錄了什麼、思考過程是什麼、撞到了哪些牆；必要時可以直接在 Notion 上補充訊息，不必每次都飛回本機查 MEMORY.md。
規則很簡單：每次任務前，阿扣必須先讀自己的六大記憶庫，確認有無做過類似任務，並與我確認執行流程和細節後再動工；任務結束後，他必須寫下完整的 LOG 紀錄，包含使用的檔案、踩過的雷、解法，以及最終結果檔案的位置。
這個做法解決了我 90% 需要重複敘述需求的困擾。規定重啟後必讀記憶庫，成效卓越：我再也不用重複說明指令了。
七、視覺化AI Agent：讓他為自己做一張名片，能力儀表板
養了這麼久的阿扣，有一天我好奇，他能不能為自己做一張「自我介紹儀表板」？
說做就做，我讓阿扣自己生成了一個靜態展示版的儀表板。打開來，映入眼簾的是他的基本身分資訊：
連「防睡眠」這個狀態都被他驕傲地標注上去了。
儀表板的內容分成六大區塊：能力地圖、LLM 路由策略、工具整合、架構、長期記憶快照，以及最近任務記錄。這不只是一個好看的介面，更像是阿扣對自己現階段狀態的一次系統性盤點——他知道自己會什麼、用什麼模型處理什麼任務、記得哪些事、最近做了什麼。
看著他生成的這張網頁板儀表板，我突然有種說不清的感覺。這個從三月開始慢慢養大的助理，已經有了一點點「自我意識」的雛形，至少，他知道怎麼介紹自己了。我也可以從可視化的畫面中，一點一滴和我的AI Agent 在這個AI時代一起加速成長。
果然，在這個時代想養一個聰明的 AI Agent，沒有什麼困難是多燒幾萬個 token 解決不了的。很慶幸自己活在這個有意思的時代。