．專案理念與發想

這次的 AI Agent 專案，我選擇以「拖延與行動困難」為主題，設計一款結合 LINE 的 AI 行動陪伴助理——DONE!。

在發想過程中，我發現市面上已經有許多待辦清單、時間管理與 AI 規劃工具，但我認為真正讓人無法完成事情的原因，往往不是缺少計畫或提醒，而是明明知道自己想做什麼，卻始終無法開始，或做到一半就停下來。

而且每個人卡住的原因都不同。有些人追求完美，害怕成果不夠好；有些人不知道從哪裡開始；也有人因為選擇太多、擔心他人評價，或當下沒有足夠的精力而遲遲無法行動。

因此，我不希望 DONE! 只是另一個幫使用者列出待辦事項、設定期限的工具，也不希望 AI 一開始就給出一大串看似完整、卻不一定適合使用者的計畫。

DONE! 的核心是「先理解，再行動」。

當使用者提出一件想做卻遲遲沒有開始的事，AI 會先透過自然對話或情境式選擇，了解真正的阻礙，再依照不同情況提出具體、負擔較小的第一步。

更重要的是，行動方案不應該是單向指令。使用者可以拒絕或調整建議，AI 也需要理解為什麼這個方法不適合，而不是一再要求使用者照做。

我希望未來 DONE! 能在使用者再次卡住時重新理解問題、調整方法，而不是只提醒「你還沒完成」。它不是要替使用者決定所有事情，而是協助使用者找回行動的主導權。

．目前實作進度

目前已使用 n8n Cloud 建立初步 Workflow，並以 LINE 官方帳號作為互動介面，嘗試串接 Webhook、AI Agent、Switch 條件分流及 HTTP Request。

在流程設計上，我將 AI 的工作拆分為不同階段：先判斷是否已了解使用者的卡關原因，資訊不足時透過 LINE Flex Message 提供情境選擇；確認問題後，再由另一個 Agent 提出個人化的行動建議。

這個階段也讓我開始理解，AI Agent 不只是撰寫 Prompt，還需要考慮不同節點如何傳遞資料、使用者回覆後如何接續對話，以及如何讓每個 Agent 有明確的分工。

目前主要流程仍在設定與測試中，尚未完成所有功能的串接。

．後續規劃與心得

接下來會優先完成 LINE 情境選擇、AI 行動方案及接受／調整方案的互動流程。

未來則希望加入 Supabase 歷史紀錄、多任務管理與期限提醒，讓使用者即使隔了一段時間再次提起某件事，DONE! 也能延續先前的進度，並在需要時提供協助。

這次實作讓我最大的體會是：AI 的價值不一定在於提供最完整的答案，而是能不能在對的時候，給出真正適合使用者的幫助。

我希望 DONE! 最終能成為一個不催促、不責備，而是理解使用者為什麼停下來，並陪伴他一步步把想法變成行動的 AI 助理。