AI研究
AI 員工的成本陷阱：企業導入前必須搞清楚的隱性費用
AI Agent 的訂閱費用看似明確，但背後隱藏著訓練資料成本、Prompt Engineering 人力、系統整合費用與錯誤處理成本等隐性支出。本文以真實企業案例分析 AI 員工的 Total Cost of Ownership，幫助管理者做出正確的投資決策。
自有產品
我們構建的工具
我們構建的工具
讓 AI 可管理、可延續
邊緣 AI 建置服務
打造專屬的企業邊緣 AI 系統，資料私有、安全高效
NT Notify 快速推播平台
延續 Line Notify 功能，輕鬆建立與管理通知 Line BOT
專案客戶管理系統
專業的專案和客戶資料管理解決方案
SalesBonus V2 業務獎金管理系統
一站式業務管理平台，整合業務獎金計算、進銷存管理與 AI 智慧查詢，解決獎金手算複雜、組合庫存難追蹤、業績查詢耗時三大痛點。
PromPool AI Prompt 管理平台
專為團隊、代理商、創作者設計的 AI Prompt 管理平台，整合版本控制、協作共享與變數管理，告別 Prompt 散落各地的困擾。
Petoko 毛孩社群平台
以飼主為中心、寵物為主體的台灣毛孩社群平台，整合社群貼文、主題圈圈、健康紀錄、商城與認養捐贈功能。
客製系統
每一個合作
每一個合作
都是一次深度部署
01
AI 客製系統
透過我們的 AI 客製化解決方案，企業能實現更深層的自動化。從邊緣運算、私有化知識庫到整合現有的商業流程，打造專屬於企業的 AI 動力。
02
APP開發
雙平台APP框架模式開發，可上架App store與Google Play。我們從需求收斂到介面產出，進而前後端開發與後期驗測工程，讓你放心又開心。
03
平台建置
共同深入研究平台核心，由PM輔助大家繪製平台樣貌。團隊系統化作業並專責分工處理，讓你要的平台不止商業上成功，技術上也無慮。
04
內部系統
抽絲剝繭深入到營運細節，我們從痛點轉化成解決方案。規劃並實現具有彈性、安全性又符合企業實際運轉模式的管理系統
05
應用實現
不論是物聯網、自動化或是特定領域的目標要實現，都能應用各種資源與技術來達成目標，同時兼具完整性與可擴充性
觀點與洞察
我們如何思考 AI
我們如何思考 AI
企業落地的關鍵判斷
AI研究
AI研究
OpenClaw 的 Sub-Agent 機制：如何用分身策略實現 24/7 不間斷的企業智慧
當企業需要同時處理客戶服務、資料補全、系統監控等多條業務線時，單一 AI 員工已無法負載。OpenClaw 的 Sub-Agent 機制讓企業能夠部署多個 AI 分身，各司其職、协同作战。本文深入解析 Sub-Agent 的設計哲學與實戰部署策略。
AI研究
AI 員工的 KPI 怎麼訂：從 Copilot 到 Agent 的績效衡量方法
當 AI 員工正式進入企業編制，傳統的績效評估方式已不再適用。本文從錯誤率、任務完成率、響應速度與學習曲線四個維度，探討如何為 AI 員工建立科學化的 KPI 框架，並提供從 Copilot 輔助模式到 Autonomous Agent 的階段性衡量指標設計。
AI研究
如何建立企業 AI 員工卓越中心：從試點到全面部署的組織策略
當企業的 AI 員工從一個試點擴展到多個部門時，亟需一套組織策略來確保規模化的品質與效率。本文借鑒全球企業的實踐經驗，解析如何建立一個有效的 AI 員工卓越中心（AI CoE）。
AI研究
AI Agent 與 RPA 的真正差異：什麼時候用哪個、能不能一起用：
企業在選擇自動化工具時，常在 AI Agent 與 RPA 之間舉棋不定。本文提供清晰的決策框架，解析兩者的技術本質與適用場景，並探討如何將兩者結合實現更完整的智慧自動化。
AI研究
用 MCP 打通企業任督二脈：OpenClaw 與外部工具的整合實戰
MCP（Model Context Protocol）讓 AI Agent 能夠無縫串接外部工具與資料來源。本文實務解析如何透過 MCP 協定，將 OpenClaw AI 員工與企業既有的 CRM、資料庫與 SaaS 工具全面打通。