AI 自動化服務
定製 agent / 工作流 / MCP 自動化 —— 由在生產環境執行 agent 叢集的工程師構建並監控。
問題
大多數團隊都有一堆"差一點就能自動化"的重複工作：對賬、資料清洗、客服初篩、內部報表、跨系統同步。難的從來不是寫出能跑的 Demo，而是最後那 20% —— 鑑權過期、上游介面偶發超時、模型偶爾答非所問、token 成本悄悄翻倍、沒人盯著時出錯也沒人知道。結果往往是：一個 LLM Demo 演示時很驚豔，真正接進生產後卻變成需要人天天盯的"半自動"，最後被棄用。
我們做的，是把這"最後 20%"工程化：讓自動化在凌晨三點沒人值守時也能正確跑完，或者乾淨地失敗並告警 —— 而不是默默吞掉錯誤。
方案
把分散的工具串成一條可無人值守的流水線 —— 定時任務、資料管道、內部運營 bot。失敗可重試、有日誌、出問題會告警，而不是 cron 裡一行指令碼悄悄掛掉。
面向具體業務任務的 agent（檢索、工具呼叫、多步推理），接入你現有的技術棧與資料來源，並配上評測 harness、護欄與超時/重試，讓它在邊界情況下也能穩定收斂。
透過 Model Context Protocol 把你的內部系統安全地暴露給編碼/運維 agent —— 型別化工具定義、鑑權、限流與審計日誌，讓 agent 能用你的系統而不至於越權。
對你已上線的 agent/自動化做工程評審：失敗模式、token 成本洩漏、缺失的可觀測性與護欄，輸出一份按優先順序排序、可直接落地的修復清單。
參考定價：搭建 $1.5–5K · 月度維護 $300–800/mo（持續監控與迭代）。按專案具體評估。
我們憑什麼
我們不是隻交付一次性指令碼的外包 —— 給你做自動化的同一名工程師，每天在生產環境執行一套多 agent 叢集：帶可觀測性、用檔案鎖做撞車協調、跨會話結構化交接。這些不是 PPT 上的方法論，是我們自己每天在跑、踩過坑、並據此沉澱出工程正規化的東西。
同樣地，我們維護中立的 Agent Observability Index（116 個可觀測性/評測/護欄工具的對照目錄）。也就是說，你自動化背後的可觀測性與護欄選型，出自一個以評測這些工具為業的人之手 —— 而不是隨手抓一個最流行的 SDK。