告別純問答AI！鏈加科技瞄準「資料散、系統多」的痛點，要幫企業打造有執行力的AI數位員工

生成式 AI 爆發後，企業導入 AI 的第一站，常是 Claude、ChatGPT、Copilot 等 AI 助理。

它們能迅速整理資料、生成報告，協助回答日常問題。但當管理職面對「為什麼這個月的總銷售額下降？」的問題時，一般生成式 AI 雖然可以從既有資料中快速整理出數據，回答是哪些門市的銷量正在下滑，但接下來的跨系統處置，仍得靠人工完成。

例如在連鎖餐飲業，店長得先登入 ERP 系統，比對各門市近期的銷售、庫存與採購數據，再進一步查看天氣、節慶等外部因素，判斷銷售下滑究竟是來客數減少、特定熱銷品項缺貨，還是備料與採購出了問題。

AI 或許已經幫你「找出問題」，但從「找出原因」再到「準備下一步行動」之間，仍隔著一段需要人工介入的流程。

而鏈加科技（Boxverse）想打造的正是具備「執行力」的 AI Agent，讓 AI 不再只是給予建議的助理，而是能獨立運作的「數位員工」：從理解目標、串接不同系統、解析問題成因，到依據企業規則採取相應行動，真正完成一項任務。

企業缺的不是另一個 AI 工具，而是打通系統的執行能力

鏈加科技團隊最初切入的是 Web3 領域，曾打造 NFT 交易平台 BoxTradeX，但面對 Web3 市場的冷卻與大環境轉變，開始將技術重心轉向 AI 領域。

對團隊而言，過去投入 Web3 所累積的系統整合、資料安全性與跨系統協定的能力，如今成為他們打造企業 AI Agent 應用的重要基礎。

團隊深知企業內部「資料散、系統多」的痛點，而選擇以此切入，將 Web3 時期建立的安全性思維，轉化為 AI 落地企業時的技術防線。

「市面上的 AI 工具很多，好像聽起來都一樣，但做的只是一個 ERP 加上 AI 的助理，還是有能力完成行動的 AI Agent 其實並不一樣。」鏈加科技共同創辦人暨執行長郭谷彰說。

鏈加科技的核心技術，在於打造出能自主執行任務的「行動閉環」（Action Loop）。使用者只需輸入最直觀的自然語言指令，AI 就能自動橫跨企業內部的各式資料庫，無論是 ERP、CRM 等系統數據，還是散落各處的 PDF、SOP 等文件資料，找出完成任務所需的資訊。

換句話說，鏈加科技的 AI Agent 不再只是幫忙閱讀與整理資訊，而是能一路完成「調閱資料、分析原因、給出建議」到最後「落地執行」的完整工作流程。

「我們想做的，是能直接給出原因和分析的 AI Agent，讓老闆可以看完直接決定要不要做某件事情。」郭谷彰接著解釋，「我們想做一個 Loop，而不是看完了資料，還要自己去找出原因。這兩個（結構化與非結構化）串在一起，才能做出一個完整的閉環流程。」

而當 AI 開始從「回答問題」走向「執行任務」，企業也面臨到機密外洩的風險與資料安全的問題。

為此，鏈加科技在系統中打造一套中間層（Middleware）架構，讓企業可以在不直接暴露敏感原始資料的情況下，讓 AI 完成需要的任務。

在模型選擇上，也不只有「上雲」這一條路。企業可以依照預算、資料敏感程度與法規需求，選擇串接 OpenAI、Gemini 等商業模型，或使用部署在地端機房的小型模型（SLM），透過「數據不出關」的雲地混合方案，來有效隔離隱私數據，同時也將 AI 幻覺降至最低，建立起企業對 AI Agent 的信任。

AI Agent 如何走進企業的真實場景

從遊戲客服到連鎖餐飲店家，目前鏈加科技已將這套 AI Agent 應用在不同產業場景。

以遊戲公司為例，VIP 玩家可能只占整體用戶的一小部分，卻貢獻極高比例的營收。但客服系統與遊戲資料庫往往各自獨立，當 VIP 玩家遇到儲值問題進入客服流程時，如果客服端無法即時辨識其高價值身分，仍可能按照一般案件排隊處理，錯失留住客戶的關鍵時機。

而鏈加科技透過 AI Agent 串接遊戲資料庫與客服系統，讓系統能即時辨識動態變化的 VIP 名單。當高價值客戶進入客服流程時，AI 便能立即判斷其優先級，協助企業在第一時間介入處理，降低因服務延遲造成的營收損失。

同樣的邏輯，也被應用在連鎖餐飲的備料與採購管理。

對連鎖餐飲店長而言，日常工作不只是顧店，還得處理人員培訓、營運管理，以及各種複雜的 IT 系統。當總部要求提供未來幾天的備料預測時，店長往往沒有足夠時間整理歷史訂單、庫存與採購資料，更難同時將天氣、節慶等外部因素納入考量。

因此，鏈加科技讓 AI Agent 串接歷史訂單、內用外帶比例及食材庫存等資料，並進一步納入節慶與天氣預報等資訊，讓店長不需要再花時間調閱不同系統，只要直接詢問 AI「接下來兩三天，我需要準備多少食材？」，Agent 便能根據過往數據與即時資訊，分析未來需求並提供備料建議，協助店長更快完成採購決策，也讓總部能取得更即時、具依據的需求預測。

除了持續將這套 AI Agent 推廣到更多不同產業，團隊近期也積極開發日本、越南等市場，希望將在台灣已經熟悉的產業案例複製到海外。