組成 AI 團隊
Asterbrick
設定 AI 代理的角色與分工、什麼時候開始工作、哪一步要等人確認,並留下每一次執行的紀錄。
- 角色分工
- 排程與事件啟動
- 人工確認
- 執行紀錄
Why LYNUXTEK
從了解你的流程開始,用你現在的工具與系統,組成一支能上工的 AI 自動化團隊。
FDE(前線部署工程師)直接走進你的工作現場,從訪談流程、設定 AI 團隊到上線,同一組人負責到底。
透過 Asterbrick 部署 AI 團隊,排程、分工、人工確認與執行紀錄都已具備,導入更快也更穩定。
帳號由你的同事授權、從最小權限開始,每次執行都有紀錄;對外發送與金額一定先經人確認。
現成工具直接串接,沒有介面就開發 MCP;系統不夠用時,同一個團隊也能幫你補上。
Technology
Asterbrick 負責組成 AI 團隊、安排分工;MCP 負責把 AI 接進你現在用的系統。有現成連接器就直接串接,沒有的話我們評估並開發,不用換掉原本的系統。
組成 AI 團隊
設定 AI 代理的角色與分工、什麼時候開始工作、哪一步要等人確認,並留下每一次執行的紀錄。
接進企業系統
讓 AI 連上外部系統的開放標準,可以想成 AI 的「轉接頭」。AI 只能在你授權的範圍內讀取或操作系統。
現成連接器
Google Workspace、Microsoft 365、Slack、Notion 等常用工具,直接串接。
API 與 Webhook
系統有開放介面時,透過 API 讀寫,或在事件發生時自動通知 AI 團隊。
資料庫與檔案交換
舊系統沒有介面時,評估從資料庫或匯出檔案取得資料。
開發 MCP
以上都沒有時,我們為你的系統開發 MCP,讓 AI 團隊能安全地使用它。
各工具的能力依實際方案而異;此表比較常見的使用方式與令客思的導入服務範圍。
Process
不用一次全部做完。先從一條流程開始,看到成果再往下走。
訪談各部門,了解每天怎麼做事、卡在哪裡,盤點現有系統與資料,找出最值得先交給 AI 的一條流程。
這一階段的重點
先找出最花時間、規則最清楚的工作,避免為了用 AI 而硬套工具。
規劃 AI 代理的分工、可以使用哪些資料,以及哪幾步要停下來等人確認。
這一階段的重點
動手前就說好 AI 能碰哪些資料、哪一步要人確認,權限與風險一開始就控制好。
透過 Asterbrick 設定工作流程,串接你現有的工具與系統;沒有現成介面的,評估並開發 MCP。
這一階段的重點
讓 AI 團隊真正接進你現有的工具與資料,不用換掉原本的系統。
用真實資料試跑,每天檢查紀錄、修正規則,處理例外狀況;同時教同仁怎麼和 AI 團隊協作。
這一階段的重點
用真實資料驗證結果、處理例外狀況,同仁上手之後才正式交付。
穩定之後才正式上線。定期檢視執行紀錄與成效,調整規則,再逐步擴大 AI 能處理的工作。
這一階段的重點
依執行紀錄持續調整規則,讓 AI 能接手的工作一步步擴大。
一支真正加入日常營運的 AI 團隊,每天依照你的流程工作,也能隨著需求持續調整與進化。
依你的流程分工,每天自動把工作做完。
你現在用的工具與系統,接進 AI 團隊的工作流程。
沒有現成介面的系統,我們評估並開發串接。
誰能看什麼、哪一步要人放行,一開始就設計好。
每一次執行都查得到,出問題能追、成效能算。
教會同仁協作,上線後持續陪你調整。
Case Studies
我們幫你判斷怎麼接、哪些交給 AI、哪些留給人。