「上完課，三個月後什麼都沒留下」
課堂當天很熱，回到座位卻沒有下一步，筆記躺在雲端，再也沒人打開。
AGENTALL · 企業 AI 能力建置
把工作現場， 做成公司接得回去的 AI 能力
不是辦完一堂工具課就散場。從公司的真實任務出發，例行流程交給 AI Agent 執行，人才在同一個現場做出成果；方法留在公司，產能不再等待。
SCROLL
WHY AI TRAINING FAILS
培訓不止於學會工具，而是讓企業方法被繼承
真正的斷點在課後：內容接不回工作，成果無法延續，人才沒有下一個任務。所以我們用企業真實任務設計培訓，讓每一次學習，都留下能重複使用的流程、AI Agent 與方法。
「外購課程與我們的工作流程無關」
範例是別人的產業、資料是假的，課堂內容接不回學員手上的工作。
「AI 工具買了，沒人會用」
授權費照繳，真正打開工具的人是少數，導入到最後變成沒人認領的專案。
課程線實績
不是選一門工具課，而是設計一條人才成長路徑
依部門任務與能力缺口組合課程線；每一階段都有實作、成果與下一步工作任務。
場次帳本
一場一格，220 場 AI 實戰攤開來看
每一個實心格，代表一場已完成的 AI 實戰。
220
累計 AI 實戰場次
/01n8n 自動化訓練營
台北 27 場 · 台中 8 場
- 梯次
- 適用對象
- 行銷、營運、行政：想把重複作業自動化的團隊
- 帶走的產出
- 接上自己日常工作的自動化流程
/02Claude Code／Codex 實戰訓練營
累計 26 場
- 梯次
- 適用對象
- 把 AI 助理帶進日常產出的知識工作者
- 帶走的產出
- 一套用在自己業務上的 AI 工作方法
/03Python 自動化訓練營
累計 20 場
- 梯次
- 適用對象
- 會操作工具、準備往程式自動化走的學員
- 帶走的產出
- 可重複執行的自動化腳本
/04GAS 自動化應用訓練營
累計 24 場
- 梯次
- 適用對象
- 重度使用 Google Workspace 的團隊
- 帶走的產出
- 試算表與表單串起來的自動化流程
/05FDE 實戰培訓班
累計 80 場
- 梯次
- 適用對象
- 要把 AI 落到客戶現場的工程與顧問人才
- 帶走的產出
- 一個可交付的 AI 應用實作
/06Google AI Studio 實務訓練營
累計 18 場
- 梯次
- 適用對象
- 產品與行銷團隊，要先驗證 AI 應用原型再談導入
- 帶走的產出
- 做得出來、秀得出去的應用原型
/07介面設計訓練營 + AI 工具
累計 17 場
- 梯次
- 適用對象
- 設計與產品團隊
- 帶走的產出
- AI 輔助的介面設計工作流程
/08企業 AI Workshop
客製包班
- 梯次
- 依需求成班
- 適用對象
- 決心讓整個部門一次動起來的企業
- 帶走的產出
- 貼著自家流程的 AI 應用清單
已完成場次客製包班（依需求成班）
合作模式
課程結束，方法仍在公司運作
企業方案把課程、回訓與資產留存一起規劃。訓練結束那天，教材、課堂做出來的流程，和一支把老手判斷寫成規則、接手例行工作的 AI Agent，都留在組織，下一批人接得了手；你們的 know-how，從此不隨人離職。
課程與工作坊
實體、線上或混合形式；講師與助教到位，內容依你們的工具鏈與工作流程客製。
留存資產
教材、範例與課堂做出來的自動化流程都留在組織，可以複用、可以接著長。
合規配套
保密協議、驗收機制、課程與作業紀錄；交付規格均納入正式提案與合約。
PRICING
企業方案另行報價：金額依人數、梯次與客製深度而定，需求訪談後提供提案。
XPlatform 由墨宇股份有限公司營運・上市櫃策略投資 · 資安治理認識這家公司
企業採購最在乎供應商穩定度：平台依資本市場內控標準經營。
合作流程
五步，把工作問題變成人才與產能
01確認
需求訪談
先聽你們怎麼工作：對齊部門目標，盤點現有工具與工作流程。
產出：需求盤點紀錄
02提案
客製提案
課程線組合、形式與時程，連報價一次給齊，不分批加價。
產出：提案書與報價
03交付
開課交付
實體、線上或混合開課，講師與助教到位，進度照表走。
產出：課程與作業紀錄
04驗收
成果發表
學員帶著自己做出來的專案上台，主管一起看、一起驗收。
產出：成果發表與驗收紀錄
05留存
回訓與資產留存
教材、範例與流程留在組織，安排回訓把成果接著往下推。
產出：可複用的內部資產
ONE PROCESS, BEFORE / AFTER
吉航旅行社的遊覽車選位：導入前業務手上的七個動作，導入後只剩三步；其中兩步，是把老手的判斷寫成規則之後，AI Agent 自己做完的。
BEFORE導入前 · 人做七步
- 業務用雲端 Excel 人工維護座位表
- 截圖用 LINE 一位一位傳給客人
- 客人回覆座位後，業務手動回頭更新 Excel
- 客人沒選、業務也忘了催，出發前才發現漏選
- 偶數人數被選到前後排或左右分開，現場才發現要喬
- 訂單加減人要手動回 Excel 對，容易對不起來
- 出團當天要人工整理上車名單
AFTER接上 AI 之後 · 剩三步
01業務一鍵產生連結
ERP 一鍵帶出 297 個團批次匯入、已確認訂單自動轉成選位連結，人數增減自動更新席次。
02客人手機自己選
輸入電話末 3 碼驗證即可自助選位、自動鎖座；偶數綁定與同排規則自動擋下錯誤選位。
03系統自己催、自己出名單
超時未選自動寫入提醒、選完自動通知承辦業務，上車名單 CSV 依座位排序自動匯出。
ESTIMATED ANNUAL SAVING
- 客人自助選位取代 LINE 截圖來回217,000 NTD／年
- 超時提醒自動化取代人工每日盯 Excel 催客26,000 NTD／年
- ERP 自動建團同步取代手動建 Excel 座位表21,000 NTD／年
- 上車名單 CSV 自動匯出取代人工整理8,000 NTD／年
淨推估年效益（已扣系統年度代管與維護推估 5 萬）
222,000
NTD／年 · 推估
AI 導入六場景
六個常見場景， 二十四步攤開來看
選位系統不是特例。企業常見的六類例行工序，每一個都用同樣的四步跑：資料從哪裡來、Agent 做什麼、寫回哪裡、什麼情況交還給人。
06 SCENES · 24 STEPS
01每天的數字自己長出來
營運・數據營運儀表
受理量、進度與待辦自動彙整成一張儀表，不再靠人工抄表對帳。
- 來源
- ERP、CRM 與工單狀態
- 執行
- 彙整受理量、進度與待辦
- 寫回
- 固定格式營運摘要
- 例外
- 缺值或異常波動轉人工
02該通知的人不會漏掉
行銷・會員通知與提醒
依案件狀態自動發送進度、續約與回訪通知，每一則都對得上對象與時間點。
- 來源
- 案件狀態、期限與對象
- 執行
- 比對通知條件並排定發送
- 寫回
- 訊息狀態與送達紀錄
- 例外
- 找不到對象或規則衝突轉人工
03商機排出先後順序
業務名單與跟進
依互動與條件標記優先層級並啟動跟進，讓每一筆商機都留在流程裡。
- 來源
- 互動紀錄與名單條件
- 執行
- 排出優先層級並啟動下一步
- 寫回
- 跟進狀態與責任人
- 例外
- 資料不足或高風險標記轉人工
04問規則、問範本不用等人
人資・內部內部問答
把公司既有文件與規則整理成查得到的來源，第一線自己問得到答案。
- 來源
- 公司文件、規則與範本
- 執行
- 檢索來源並組成回答
- 寫回
- 問題、引用來源與回覆
- 例外
- 找不到依據或版本衝突轉人工
05整理的時間還給判斷
財務・數據報表彙整
把散在各系統的數字彙整成固定格式的報表，人只看差異與例外。
- 來源
- 各系統指定欄位
- 執行
- 彙整、比對並標記差異
- 寫回
- 固定格式報表與差異清單
- 例外
- 缺資料或超出規則轉人工
06例行受理不佔用人力
客服詢問受理
接住重複詢問與表單填寫；需要判斷的，整段轉給負責的人。
- 來源
- 表單、信箱與對話
- 執行
- 分類詢問並建立受理
- 寫回
- 案件狀態與回覆紀錄
- 例外
- 需要判斷的整段轉責任人
六個場景為常見工序的通用整理，不是特定客戶的真實資料；實際導入範圍依現場盤點決定。
從一段工序開始談從哪一段開始
Agent 接手工作，每一步都有一筆帳。從每天在做的單據、簽核與對帳開始，點一個任務，看它讀了什麼、最後寫回哪裡。
01能接什麼四類工作・16 個任務
02怎麼守住權限・隔離・加密
03如何落地機房・匯出・運行規模
動到的資料表
商機階段推進:crm_leads · crm_stages
02 怎麼守住 · 權限・隔離・加密
同一套本體撐住這些事
163張ERP 資料表
99支客戶應用在這套環境上運行
9個分工代理 · 37 個工具
2套安全政策分流
7道資料授權關卡
38項ISO 控制項認領中
AES-256-GCM信封加密綁租戶1 : 1租戶對命名空間3支 ERP 專屬轉接器
03 如何落地 · 機房・匯出・運行規模
機房位置
AWS 台北區（ap-east-2），靜態與傳輸中都加密。
標準與認證
認證主體為系統夥伴適才科技；AgentOSS 持續依 ISO 27001:2022 控制項強化。
資料帶得走
核心 ERP 表與自建表可自行匯出 JSON 或 CSV。
任務與資料表名稱取自系統模型。資料表清點截至 2026-07-10，控制項截至 2026-06-30；實際開放範圍依模組與授權確認。 以正式環境承載的客戶應用計，統計至 2026 年 7 月 7 日。
OUR ECOSYSTEM · 生態樞紐
ONE ECOSYSTEM
專業走進企業、場景回到課堂，知識越滾越大
三種示範工作示意資料
01觸發條件與例外
工序健檢先把觸發條件、不能照規則走的例外，以及最後負責的人說清楚。
02可執行動作與權限
Agent 建置把已確認的規則配置成受限範圍內的動作，先讀取、再判斷、最後才寫回。
03責任人與驗收
交接與訓練責任人用真實例外驗收；操作紀錄、教材與判斷方法留在公司。
04例外、教材與改版
回流下一輪把執行中遇到的例外寫回規則與下一梯訓練題目，下一段導入不必重頭開始。
一次執行如何回流
工作來源01
sales_quotes · approved
Agent 動作02
sale_orders · create
負責人03
業務營運
下一次訓練題目04
核准例外與轉單條件
資料表名稱取自 AgentOSS 既有資料模型；這裡只示範交付關係，不含客戶資料。
找到你的合作方式執行證據 · 平台支撐
每一步執行， 都有權限與紀錄
流程交出去之後，跑在 AgentOSS 上。以「已核准報價轉成銷貨單」為例：Agent 先讀什麼、何時允許寫入、寫回哪裡、留下哪幾筆紀錄——四步都留在同一次執行裡，回頭查得出誰做了什麼。
一段工作的執行示範
畫面使用示意資料0101/04
接收任務先讀資料，不急著寫入Agent 先取得報價、客戶、品項與核准狀態，不直接寫入正式資料。
- 讀取
- 已核准報價 · SQ-2026-0718
- 產出
- 等待權限檢查
0202/04
權限檢查只開這次需要的權限可讀報價與品項；可建立銷貨單；不可改價、刪單或碰觸其他客戶資料。
- 讀取
- 業務營運組 · 本次任務
- 產出
- 允許建立銷貨單
0303/04
寫回系統核准後才寫回原系統同一個動作寫入銷貨單與品項明細，來源單號一起保留，後續流程可以繼續走。
- 讀取
- 來源報價 · SQ-2026-0718
- 產出
- 新銷貨單 · SO-2026-1042
0404/04
留下紀錄每個動作都能回頭查執行者、權限判斷、來源與寫入結果被放進同一次 run，方便回查與交接。
- 讀取
- 本次執行 · AGT-7F31
- 產出
- 已完成 · 留下 4 筆紀錄
時間、單號與人名為示意；資料表名稱依現有模型重繪。
平台怎麼支撐 · 權限・紀錄・環境
誰能碰到哪些資料
哪一張表、哪幾個欄位、能讀還是能改，一條一條列出來核准；核准清單在發布那一刻凍結，沒發布的授權在正式環境等於不存在。
出錯時查得出誰動的
資料被動過就留下改前與改後的值，也分得出是人動的、還是哪一支應用動的。要交接、要對帳、要回頭查一筆數字，不必靠誰的記憶。
Agent 跑在哪裡
一家公司一個獨立空間，能用多少運算資源有上限；對外連線預設封住，要連哪裡逐條開。資料落在 AWS 台北區（ap-east-2），靜態與傳輸中都加密，核心資料表可自行匯出 JSON 或 CSV。
99支
客戶應用在這套環境上運行
以正式環境承載的客戶應用計，統計至 2026 年 7 月 7 日。
企業案例
一家資安上櫃企業，把二十年實戰經驗變成內訓課
合約用印前五個月，課程重製就先開工。先用作品建立信任，是這個案子的開場。
教學設計師先搭出課程骨架，客戶的資安專家在同一份共筆文件補上一線實務，半年來回迭代，把工程師腦中的維運經驗，變成零基礎行政主管也聽得懂的課。
平台端做的全是企業內訓的硬需求：時數發放與整批匯入、公司分組管理、課程照節奏分段開放、學習進度統計、完課證書與時數證明。「上課、時數、證明」這條合規鏈，整段自動化。
交付規格也照資安公司的標準走：保密協議、SLA 分級服務承諾，最後由客戶用自家的弱點掃描服務回頭驗收平台。2021 年啟動、2022 年 10 月交付簽驗。
交付內容
- 共筆課程重構
- 時數與證書合規鏈
- NDA + SLA 分級
- 客戶自家弱掃驗收
常見問題
企業窗口最常問的六題
企業培訓的建議班級規模為何？
班級規模依訓練目標、實作形式與輔導強度規劃。企業專班通常以部門或專案團隊為單位，實際人數與場地配置於需求訪談後確認。
企業培訓可採哪些授課形式？
可依需求安排企業內部授課、線上同步課程或混合式教學，亦可使用合作教室。授課地點、設備條件與班級配置於提案階段確認。
課程可否依既有工具鏈規劃？
可以。課程可依企業既有系統、資料環境與工作流程設計；目前涵蓋 n8n、GAS、Python、Claude 與 Google AI Studio 等應用，實際範圍以需求與可行性評估為準。
訓練成效如何評估與驗收？
訓練成效以任務產出與預先約定的驗收標準評估，包括自動化流程、可使用工具或完成驗證的應用案例；課程、作業與成果紀錄均納入交付清單。
內部資料與機密資訊如何管理？
可依企業要求簽署保密協議（NDA）。內部資料的使用範圍、存取權限、保存方式與交付規格，均於專案文件及合約中載明。
培訓完成後有哪些延伸支持？
教材、範例與課堂產出依專案約定留存於組織，並可依導入進度規劃回訓、成果複核與顧問輔導，持續推進人才培育與 AI Agent 導入。
LIVE · 現場
企業培訓現場
下一步
流程交給 Agent，方法留在公司；會帶 Agent 的人，就是下一代人才。
RUNWAY · ENTERPRISE
從一個真實任務，開始培養公司的 AI 人才
帶著目前最想改善的工作場景來，我們一起判斷哪幾步交給 AI Agent、哪幾步留給人，以及適合的培訓方式與實作成果。