讓 AI Agent 替你做決策

單一 AI 是一個大腦處理所有事情，遇到複雜情境容易把不同職能的判斷混在一起。Multi-Agent 把工作拆給多個專精 Agent（理解、檢索、判斷、執行…），每個 Agent 做擅長的事，用結構化訊息傳遞，最後形成決策鏈。可解釋性、可調校性都比單一 AI 高一個檔次。

N8N 是「依固定規則跑流程」——條件 A 走 B，條件 C 走 D。Multi-Agent 是「依當下情境動態決策」——Agent 根據 context 判斷下一步，甚至中途調整路徑。規則明確用 N8N；情境多變、需判斷力用 Multi-Agent。兩者常常搭著用。

三層機制：(1) 每個 Agent 只用公司自己的資料做判斷，禁止上網。(2) 關鍵節點要求信心分數 + 推理依據，低信心自動升級給人工。(3) 所有決策留 audit log，誰在什麼時候做了什麼判斷可以回溯。

可以。做過的整合包含 Salesforce / HubSpot / Pipedrive / 自家 CRM、Shopify / WooCommerce、SAP、自開 ERP REST API、LINE Bot / Slack / Email。先 read-only 接入觀察一週，確認資料流向沒問題再開放寫入。

可以。選項：(1) 自架 LLM（Llama 3、Mistral、Qwen）在自己 GPU 主機；(2) Azure OpenAI / AWS Bedrock 企業專用實例；(3) Agent 編排層 + 資料庫全部部署在你的 VPC。三種混合都可以。

小型（3–4 Agent、串 1–2 個系統）試做版 2–4 週、完整版 6–8 週。中型（5–6 Agent、串 3+ 系統）試做版 4–6 週、完整版 10–14 週。大型多鏈 + 私有部署依規模 4–6 個月。

試做版 14–30 萬、完整版 80–300 萬。試做版若你滿意，費用可以計入完整版開發費。不滿意不收尾款——這個保證是認真的。

完整版含 3 個月免費優化期。期間持續監控 Agent 決策品質、把錯誤回饋進 system prompt 或 fine-tune dataset、隨 LLM 升級換模型。優化期後可選月費維運。