AI筆記 Claude Routines 如何開啟「背景 AI 員工」時代
這兩、三年間，相信許多人已漸漸習慣與「AI 對話」...
打開聊天視窗、輸入問題、等待回答、複製內容、再手動完成工作。
無論是寫文章、整理資料、分析市場、規劃行程，AI 像是一位高效率的顧問，卻還不是能真正執行工作的系統。
但過去一年，整個 AI 產業開始出現一個巨大的轉變。
人們不再只是詢問：「AI 能回答什麼？」
而開始追問：「AI 能不能直接替我完成工作？」
這也是 AI Agent 概念爆發的原因。
從 OpenAI 的 Operator、Google 的 Project Mariner，到 Anthropic 的 Claude Code 與 Routines，整個產業正在逐漸走向另一個階段：AI 不再只是聊天介面，而是開始進入背景工作流。
真正重要的變化，不是模型變得更會聊天。
而是 AI 開始擁有：工具調用、長時間任務、多步驟推理、自主執行、Workflow 協調、外部記憶、背景運行能力
這代表 AI 正從「資訊生成工具」，轉變成「工作執行系統」。
而 Claude Routines，可能是目前最接近這個願景的產品之一。
因為它第一次讓「背景 AI Agent」不再只是工程師世界的概念。
筆者透過 AIMochi 筆記工具，整理多方公開資訊和最新報導內容，來探討它開始變成普通人也能建立的系統。
為什麼過去的 AI 自動化，始終無法真正普及？
在 Claude Routines 出現之前，大部分 AI 自動化都有一個共同問題。
它們太像工程專案。
如果你曾研究過 AutoGPT、LangChain Agent、CrewAI、AutoGen、Flowise、N8N、Zapier AI Agent，甚至各種開源 Agent Framework，你會發現一件事：
理論上，它們都能建立自主 AI 系統。
但實際上，大多數普通人根本無法穩定部署。
原因很簡單，真正困難的，從來不是模型。
而是基礎設施。
你需要：VPS、DockerAPI 金鑰管理、Cron Job、GitHub Actions、Webhook、資料庫、Queue、狀態管理、雲端部署、權限控制、日誌系統
最後，很多人會發現：
自己花了兩週部署 AI Agent，結果只是為了每天自動整理三封 Email。
這也是 AI Agent 一直難以大規模普及的核心原因。
大部分 AI Agent 工具，實際上都更接近「AI DevOps Framework」。
而不是一般人能直接使用的產品。
Claude Routines 的真正突破點，不在於模型更強。
而在於它第一次大幅降低了 Agent Workflow 的基礎設施門檻。
這件事的重要性，遠比看起來更大。
因為歷史上每一次技術革命真正普及，往往都不是性能提升，而是「部署成本下降」。
個人電腦如此，雲端 SaaS 如此，生成式 AI 也是如此。
現在，AI Agent 正走向同樣的路徑。
從「確定性自動化」到「推理型工作流」
Claude Routines 最值得注意的地方，不只是自動化。
而是它背後代表的工作流邏輯轉變。
這也是 AI Workflow 與傳統自動化最大的差異。
像 N8N、Zapier、Make 這類工具，本質上屬於 deterministic automation。
也就是：相同輸入，產生相同輸出。
你拖曳節點，設定條件，指定流程。
然後系統照著規則執行。
這種方式非常適合：資料同步、表單傳輸、API 串接、通知系統、固定規則流程
但問題在於：現實世界的大部分知識工作，其實並不確定。
例如：哪封 Email 最重要？哪則 AI 新聞值得關注？哪個 PR 需要人工審查？哪篇文章具有風險？哪位客戶應優先回覆？
這些問題，看似是規則問題，其實是判斷問題。
而 AI Agent 的核心價值，就在於它能進行推理。
Claude Routines 的提示設計，本質上不是在寫程式。
而是在描述「工作意圖」。
例如：「每天早上搜尋過去 24 小時最重要的 AI 新聞，忽略融資消息與評論文章，挑選最有訊號的三則，並說明它們對 AI 教育產業的重要性。」
這看似是固定流程，其實是推理流程。
如果今天 OpenAI 發布新模型，Claude 的推理路徑會不同。
如果明天 Google DeepMind 發布 Agent Framework，判斷邏輯也會改變。
目標相同，但推理路徑持續動態變化。
這代表 AI Workflow 正從：「規則執行」
進化成：「目標導向推理」。
這是非常關鍵的結構性變化。
因為它意味著：未來很多白領工作，將不再是操作軟體，是定義目標。
Claude Routines 真正改變的，不是工具，而是「AI Operating System」
很多人第一次看到 Claude Routines 時，會以為它只是：「Anthropic 版的 Zapier。」
但如果仔細觀察整體架構，你會發現它其實更像一種新的 AI Operating Layer。
原因在於：Claude Routines 並不是單純觸發工作。
它開始具備：排程系統、Connector 生態、推理層、雲端執行環境、GitHub 工作區、工具調用能力、日誌與觀測能力、API Trigger、Event Trigger、外部記憶能力
這些其實非常像作業系統。
只不過，它不是為人類操作設計。
而是為 AI Agent 運行設計。
過去幾十年，人類一直在操作 SaaS。
打開 Notion，查看 Gmail，切換 Slack。
更新 GitHub，填寫 Linear。
但現在，AI 開始進入這些工具之間。
它不再只是使用者，更是協調者。
這也是為什麼越來越多人開始談論：
AI Operating System。
未來的工作環境，很可能不是人類直接操作每個 SaaS。
而是由 AI 在背景中協調這些系統。
人類只負責：設定目標、定義限制、提供審核、進行策略判斷
而執行層，則逐漸由 AI 接管。
這種轉變，與過去 SaaS 革命其實非常類似。
SaaS 讓公司不需要自行架設軟體。
而 AI Operating Layer，則可能讓人類不再需要親自操作軟體。
本地與遠端：AI Agent 世界的新分水嶺
Claude Routines 最有意思的一個設計，是它將工作流分成：
-
Local Routines
-
Remote Routines
這看似只是部署選項。
但其實反映了 AI Agent 的兩種世界。
本地模式的優點非常直接：不需要 GitHub、雲端環境、Connector、DevOps、伺服器
你只需要：名稱、描述、提示、排程
四個欄位。
五分鐘內就能建立一個真正會執行工作的 AI Agent。
這件事非常重要。
因為它代表：AI Agent 第一次真正脫離工程師門檻。
但當需求開始變得更複雜時，例如：電腦關機後仍持續運行、自動發布到 Slack、讀取 Gmail、操作 GitHub、長時間工作流、團隊協作
就必須進入遠端模式。
而這時候，Claude Routines 的另一層架構才真正浮現。
Remote Routines 本質上，是一個短生命週期的雲端 Agent Environment。
每次運行時，Anthropic 都會：啟動全新 Linux 環境，克隆 GitHub Repository，載入環境變數，授權 Connector，執行 Prompt，完成後銷毀環境
這其實已經非常接近 Serverless AI Agent。
而且它預設就是 Stateless。
這件事對未來 AI Infrastructure 非常關鍵。
因為大部分 AI Workflow 的真正難點，其實不是推理。
而是狀態管理。
Claude 選擇以「無狀態 + 外部記憶」的方式設計，代表它正在朝更可擴展的 Agent 架構前進。
GitHub，正在變成 AI Agent 的記憶層
Claude Routines 有一個很多人容易忽略的細節。
它大量依賴 GitHub Repository。
表面上看，這只是工作區。但實際上，它正在扮演另一種角色：
Agent Memory Layer。
這非常重要。
因為 AI Agent 最大的問題之一，就是記憶。
如果每次執行都重新開始，AI 很難維持長期上下文。
Claude 的做法，是把結構化資訊外部化。
例如：clients.txt、workflow.md、strategy.json、prompt templates、狀態檔案、任務紀錄
這種設計非常像「外部大腦」。
AI 不再依賴模型內部記憶。
而是透過 GitHub 持續讀寫結構化狀態。
這代表 Repository 不再只是程式碼管理工具。
它開始變成 AI Agent 的知識空間。
更有趣的是，這種架構其實與人類工作方式非常相似。
人類也不是把所有資訊記在腦中。
我們會：使用筆記、Notion、Google Drive、文件系統、Slack 歷史紀錄
AI Agent 也正在形成自己的外部認知層。
未來的企業知識庫，很可能不再只是給人類查詢。
而是成為 AI Agent 的工作記憶體。
為什麼 N8N 與 AI Agent 不是競爭，而是互補？
現在很多人會問：Claude Routines 會取代 N8N 嗎？
答案其實是否定的。
因為兩者解決的問題不同。
N8N 的強項，在於：高頻事件處理、穩定 API 串接、Deterministic Workflow、大量 Trigger、視覺化流程、可預測邏輯
而 Claude Routines 的強項，則是：推理、判斷、摘要、分類、草稿生成、多步驟決策、Context Understanding
N8N 更像事件路由層。
Claude 更像推理層。
未來最有可能的架構，其實是：
N8N 負責高頻 Trigger。
Claude Agent 負責高認知任務。
例如：
-
表單提交 → N8N
-
呼叫 Claude API Trigger → Claude 判斷內容
-
Claude 產生回覆草稿
-
發送 Slack → 人工審核
-
人工確認後 → N8N 執行正式發布
這種模式，其實非常接近現代企業工作流。
很多人以為 AI Agent 是要取代所有工具。
但更可能的未來，是 AI 成為工具之間的協調層。
而不是完全替代基礎設施。
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