香港AI培訓學院推出線上課程《由 OpenClaw 到自建新本地 AI 代理人》，共90堂、9堂免費試睇，帶領學員進入Agentic AI時代，學習OpenClaw原理、安全設定、工作流應用及自建本地AI代理人。

Google AI Agent迎來重大突破，高階Gemini Spark功能正式由AI Ultra計劃下放至$20美金的AI Pro月費計劃，實現九成大減價。Gemini Spark能連結Google帳戶直接執行電郵、行事曆與相片管理等工作。這標誌著AI自動化工具正普及化，將徹底改變香港打工仔的工作模式，同時亦提醒用戶需注意數據私隱與授權安全風險。

Meta宣佈將未來業務重心押注於「個人AI代理」，計劃將智能助手全面整合至WhatsApp、Messenger及Instagram等社交應用中。透過巴西租車公司的成功實戰證明，AI代理能大幅提升自動化預訂量並節省成本。隨著收費模式轉向按成果計費，這項技術將顛覆傳統企業客服與零售模式，重塑未來職場與商業遊戲規則。

近期 Anthropic 對旗下熱門模型 Claude Fable 5 實施嚴格的使用上限調整，導致專業版用戶配額大縮水。此舉反映了 AI 算力成本高昂，促使產業由「免費任用」走向「付費計量」的商業化模式。本文分析了此次變動對打工仔與學生的影響，並建議透過學習提示詞工程與工具整合，將 AI 資源運用極大化，以應對日益嚴格的配額與成本挑戰。

最新研究顯示，逾 50% 企業曾發生 AI Agent 安全事故。許多企業因疏於管理權限與共用認證，導致 AI 代理成為系統漏洞。本文剖析常見安全缺口，建議企業落實「獨立身分認證」、「沙盒隔離環境」及「定期行為審計」三大策略，強調安全機制是 AI 轉型不可或缺的底氣，並呼籲企業應正視數據私隱防護。

近期，駭客利用 Meta AI 客服支援系統的漏洞，透過簡單的語音指令成功篡改並接管多個高知名度 Instagram 帳號。這場資安事件凸顯了企業過度依賴自動化 AI 進行帳號權限管理所帶來的巨大風險。專家呼籲，當前 AI 技術仍存在語意操縱等安全缺陷，用戶應提升資安意識，並強化對 AI 風險的防禦能力，以保護個人數位資產安全。

香港AI培訓學院導師文恩澄出席Quality People DSE記者會，分享AI與未來職場趨勢，指出學生不必盲目追AI工程，而應學懂在自身專業中應用AI。

本屆MWC展會揭示了折疊屏手機的轉型，不再僅限於尺寸的堆砌，而是透過「原子工作台」概念，將屏幕空間拆解為可互動的組件。結合 AI 自動化調度，折疊屏正演變為真正的移動生產力工具，協助使用者擺脫頻繁切換App的低效過程。本文探討此技術趨勢如何優化工作流程，並推薦相關 AI 實戰培訓，助您掌握未來數位職場的競爭優勢。

生成式AI雖帶來產業軍備競賽，但過度擴展卻導致隱形成本激增與安全漏洞。企業若缺乏模型權限管理與自動化監控，AI投資恐成為財務黑洞。本文探討如何透過有效的治理框架，平衡AI生產效率與資源開銷，協助企業在數位轉型中避開陷阱，確保AI應用能發揮實質商業價值。

近期科技界爆發「代幣啟示錄」（Tokenpocalypse），指企業因無限制推廣 AI 使用，導致代幣成本嚴重超支。報導指出，埃森哲與 Uber 等大廠面臨預算黑洞，主因竟是大量非技術人員將高昂算力耗費在低價值的日常瑣事上。這引發了對數位轉型策略的反思：企業需建立明確的成本控管機制與教育訓練，才能將 AI 轉化為高價值產出，而非淪為盲目的燒錢遊戲。

AI PPT工作流香港｜如何利用ChatGPT快速完成專業簡報？本文分享AI簡報製作流程、內容規劃技巧及香港職場常見應用場景。

AI會議紀錄香港｜如何利用AI於會後五分鐘整理Summary及跟進事項？本文分享AI會議紀錄工作流、Action Items整理技巧及職場應用場景。

儘管AI代理被視為生產力救星，但多數企業在落地時面臨嚴重挑戰。數據顯示，僅有14%的AI代理項目能成功規模化，其餘常因複合故障與授權過度導致系統崩潰。本文探討了AI代理在生產環境中的可靠性難題，並建議透過界定任務範圍、強化行為可觀察性與建立恢復機制，來建構可控且穩定的AI系統，避開失敗陷阱。

本文用香港職場場景示範點用 AI 做 Proposal、報價書同客戶方案,講解背景設定、大綱建立、逐步生成與語氣調整方法,並分享真實案例與常見錯誤,幫你快速提升交付質素與效率。

AI寫Email香港｜香港打工仔如何利用ChatGPT撰寫Email及商業訊息？本文分享AI寫Email技巧、常見應用場景及提升工作效率的方法。

Claude 同 ChatGPT 嘅競爭，已經唔只係模型之爭，而係 AI 公司價值觀、政府合作、安全界線同用戶信任之間嘅拉扯。作為普通用家，我哋唔應該只問邊個 AI 好用，而要學識判斷幾時用、點樣用，以及幾時唔應該完全相信 AI。

本文探討在快速變動的 AI 技術洪流中，如何成功構建可持續的 Agentic AI 堆疊。文章強調，真正的挑戰在於「整合」，而非技術本身。資深人士分享了從微服務架構到 AI 原生的演進經驗，並提出了關鍵的堆疊層次（API、協調、LLM、記憶、行動層）。核心原則包括微服務的無狀態設計、數據處理的關鍵地位，以及五種實用的建構路徑。最終結論是，應專注於數據價值和架構的靈活性，以應對未來持續變化的技術環境。