■Hyundai 把 Atlas 從 電動車生產 線帶來世界盃 舞台，並以機械 人學踢波來吸引 球迷注意。 睇 片 自 學 跳 舞 踢 波 機械人能文能武 傳統管理最大難題，是人 會「不聽話」，吞泡、卸膊、講 價、放慢手腳，也會受前途、獎 金、認同感與辦公室政治影響。因 此，企業大量制度都與激勵有關，如 KPI、獎金、晉陞機制、表現評核、管 理層級，很多時候不是單純為了完成工 作，而是為了管理人性。 但AI agent的出現，開始動搖這個前 提。AI agent不會想升職，也不在乎年終獎 金。它不需要被激勵，而是被設定。管理 人，難在激發潛力；管理AI，難在守住邊 界。 過 去 很 多 管 理 問 題 ， 本 質 上 是 motivation problem（動機問題）。AI agent出 現後，問題開始轉變成specification problem （任務定義問題）。 未來很可能有一種能力越來越重要—— specification literacy，也就是定義任務與邊界 的能力。很多管理者以為自己給了AI一份詳 細指示，但在AI眼裏，那往往仍是一張布滿 空格的試卷。人類員工會用常識與經驗自行 補白，從模糊中解讀意圖；AI唔識捉心理， 只會按照字面與統計關聯尋找路徑，忠實地 把所有空格填滿。 叫員工「盡快處理客戶投訴」，他會知 道哪些底線不能碰，如亂承諾賠償，繞過法 務，為求快而損害關係。AI agent若只收到 「盡快處理」四個字，便可能把速度當成唯一 目標，其餘一概不顧。 更深層的問題是，大多數人的思維並非 如此訓練。人類社會長期依賴模糊與默契運 作，管理者也習慣相信對方會補白。 但在programming世界，邏輯剛好相 反。程式設計師必須假設模糊本身就是風 險，所有未定義的路徑，最後都可能被走上 去；所有留下來的漏洞，最後都可能被利 用。所以真正的工作，不只是寫出「想要它 做甚麼」，而是封住「不想它怎樣做」。 這正是AI agent帶來的不適感，它迫使 管理者第一次用系統設計的方式思考。 當 管 理 從「 管 理 人 性 」轉 向「 管 理 specification」，許多傳統管理能力的重要性 也會改變。過去經理的價值，常來自激勵團 隊、處理政治、平衡情緒。但AI agent不需 要被鼓勵，也不需要被安撫。未來管理者更 關鍵的能力，是能否清楚定義，哪些事情不 能做？哪些情況必須停手？出了甚麼結果需 要立即升級處理？ 管理並未消失，只是從管理人性，轉向 管理系統。這也是為何很多企業即使開始導 入AI agent，真正的大問題往往不是模型能 力，而是風險控制。當越來越多工作流程由 AI執行，人性帶來的摩擦的確減少了，但另 一種風險亦同時上升，錯誤的指令、模糊的 目標，甚至邊界上的漏洞，都可能被高速、 規模化、毫不猶豫地執行。 過去，人類擅長鑽漏洞，AI時代，管理 者開始需要學會消滅漏洞。 當工作單位不再需要激勵 當大家以為人形機械人仍躲在工廠組裝 揀包裹，實際它們已準備向娛樂表演發展， 且能像人一樣觀察與模仿，展示高度平衡的全 身控制，如內地日前開售的LimX Luna，既能 華麗轉身行Catwalk，還能通過上傳影片自學 跳舞；至於Boston Dynamics嘗試教Atlas踢足 球，預計世界盃期間陸續分享練習成果。 文：B1807 圖：品牌提拱 每周AI貼士：管理AI Agent的6個關鍵 寫好Prompt，只是起點。真正管理AI agent，你需要的是Specification literac（y 定 義任務與邊界的能力）。在把任務交給Agent 之前，請先確保自己能回答以下6個問題： 核心成果（Goal）：你真正想要的最終結果是 甚麼？ 行為紅線（Constraints）：哪些事情絕對不 能做？ 權限邊界（Access）：它能調用哪些工具、 接觸甚麼層級的資料？ 熔斷機制（Trigger）：遇到甚麼異常或模糊 狀況必須立刻停手？ 驗收標準（Definition of Done）：做到甚麼 程度才算完成？由誰來簽署（Sign-off）？ 升級路線（Escalation）：出現意外時，由誰 接管？如何升級處理？ 很多人第一次認真回答這6個問題時， 會發現自己其實答不上來。這不是AI的問 題，而是一個訊號，這個任務你自己也未真 正想清楚。想清楚這6點，才是真正管理AI agent的開始。 LimX Luna: 去工業化盡展優雅 內地逐際動力（LimX Dynamics）日前開賣的人形機械人 Luna，早於3月曾在淘寶網紅節表演中亮相，擁有全尺寸擬人比 例的1.6米身高，連電池重量為54kg，外形用上女性化優雅設計， 並以高級編織物包覆，減少機械冰冷觸感，與人互動如握手時更有 溫度，同時隱藏了礙眼的關節與線束。 不只外形姿態呈現女性一面，Luna真的能像天橋上的模特兒 行Catwalk，又或女子體操選手打後空翻，全因機身具備27個自由度 （DoF），配合第二代MotionX運動引擎及升級關節摩打，能輕鬆表演 Catwalk、翻騰、跳舞等複雜動作，流暢度及步態亦接近人類。 Luna另一個賣點是支援視頻學舞及AI任務編輯器2大功能，前者上 傳一段網上爆紅的跳舞影片，機械人即會自主學習並模仿片中的舞蹈 動作；後者則是業界首創，簡單用自然語言描述場景，AI即會自動生成 舞蹈、動作、語音等完整任務，告別複雜的代碼編程。此外，Luan支援 智能群控功能，系統可協同200台機械人同共舞，動作同步達毫秒級， 看來真是為進駐景區、大型展會或舞台表演而生。 Boston Dynamics Atlas: 投入世界盃熱潮 作為今屆世界盃贊助商，韓國現代（Hyundai）也出動 旗下Boston Dymanics的人形機械人Atlas幫手宣傳，而最有 效的方法就是通過歷屆的比賽畫面，看看機械人能否分析 球員動作，從而學識「帶波」、「插花」等球技，以及球員慶 祝入波的有趣動作。 雖然Atlas定位為工業型機械人，不過Hyundai似乎不 希望將它困在車廠日復日生產電動車，而是走進大眾視 野，從工廠技工形象轉向未來生活夥伴，提升品牌親切感 及話題性，吸引全球關注，包括一眾足球迷。今回Atlas學 踢波，主要是展示機械人的運動能力，如動態平衡、協調 性等，還有模仿學習的進展，觀看比賽影片學習人類複雜 動作，而非單靠人工編程。從官方上傳的影片所見，Atlas 已學會走位、射球、鉸剪腳及慶祝等動作，相信稍後世界 盃開幕，還會有更多精彩球技送上。 ■ 第 二 代 MotionX 引 擎 配 合 升 級摩打，令 Luna 可 優 雅地跟模特 兒一起施展 「貓步」。 ■ 協 同 200 台 Luna 一 同共舞，動 作同步率達 到毫秒級。 ■只要上傳一段影片，Luna 就 能模仿當中動作，用家亦可親身 示範。 ■簡單自然語言描述，AI 即會 自動生成舞蹈、動作等任務，不 用代碼。 ■繼 Oli 後，內地 LimX 日前推 出第 2 款人形機械人 Luna， 標榜其女性形態在跳舞 行 Catwalk 時 優 雅 靈動。 ■機身加入編 織物包覆，內 置 相 機、6 軸 IMU 等 感測器。 ■Domo備有 標準版及 Plus 版，除了身高分 別，後者具備更多 自由度及更大扭矩。 ■可透過 VR 等裝置以全 身運動來控 制Domo，從 而快速產生 訓練資料。 ■ R o t a k u Domo 是 面 向 開發者的學習 研究用途機械 人，門檻大幅 降至2萬多元。 ■目前 Atlas 學得最似模 似樣的是 入球後的 慶 祝 動 作。 ■這次學踢波可了解 具身智能模仿人類 複雜動作的能力。 ■ Hyundai 預 告 Atlas 將會現身世界盃的比賽 場館，與球迷互動。 Rotaku Domo: 低門檻開發者導向 相比Luna、At las這些表 演型及工業型的機械人，動輒 幾十萬元，甚至過百萬元，美國 初創Rotaku剛開放預訂的Domo， 門檻大幅降低至2萬多元起，令大部 分開發者或教育機構械都能負擔，從 模擬環境快速轉移到真實硬件測試。 Domo備有標準及Plus兩個版本，前 者只有90cm高及23個自由度，最大扭矩 約70Nm，支援遠端操作，而可換式電池 滿電可連續操作約2小時；後者身高1.3 米，重量35kg，具備25個自由度，全鋁 合金封閉機身結構更強，適合動態運動 和進階全身控制研究。此外，Domo還有 企業版，提供更先進的AI處理單元、額 外感測器及客製化功能。 E8 06.03.2026星期三 副刊
RkJQdWJsaXNoZXIy ODc1MTYz