GuruX AI Agent：讓企業 AI 從回答問題，進入安全執行
整合企業知識、工作流程、權限管理與核心系統，讓 AI 不只提供答案，更能依照企業規範完成任務，建立可治理、可追蹤、可擴充的企業 AI 營運模式。
地址：台北市內湖區內湖路一段514號2樓
企業需要的不是另一個 AI 問答工具
知識有依據
整合企業文件與系統資料，透過 RAG 知識庫提供有來源、可更新的答案。
任務有流程
將 SOP 與審核規則納入 Workflow，確保 AI 依照企業規範執行，而不是自行判斷下一步。
操作有權限
透過 Guard 依角色、部門與資料範圍控管存取權，降低資料越權與敏感資訊外洩風險。
從企業知識到實際任務，一套平台完成
Guru-X AI Agent 是為企業正式營運場景建立的通用型智慧體平台。
它不只回覆使用者問題，也能根據企業資料、工作流程與權限規範，協助完成資料查詢、文件處理、流程推進、系統操作與跨部門協作。
問答型智能體
整合文件與知識庫，提供企業制度、產品、技術與營運資訊查詢。
資料表存儲與分析
將結構化資料整理為可查詢、分析與持續更新的資料基礎。
工作流任務執行
依照企業 SOP 執行多步驟任務，串接審核、通知與後續處理。
智慧應用介面
快速建立 Web UI、工作台或專屬操作入口，讓不同角色使用對應的 AI Agent。
從知識到執行，建立完整的企業 AI 能力
AI 可以做事，但必須在企業規範內做事
企業導入 AI Agent 的風險，通常不是模型不夠強，而是缺少明確的資料權限、流程邏輯與責任邊界。
Guru-X 透過 Guard 與 Workflow，讓 AI 在指定的資料範圍與標準流程中執行任務，並保留必要的人員審核節點。
角色與部門權限
不同職務只能存取其授權範圍內的知識、資料與工具。
流程標準化
將企業 SOP 內建於工作流，降低 AI 每次執行結果不一致的風險。
人機協作審核
AI 可先進行資料整理、判斷與建議，關鍵決策仍由指定人員確認。
流程與操作追蹤
保留任務狀態、執行節點與操作紀錄，方便後續管理與查核。
讓 AI Agent 進入真實系統與跨部門流程
企業工作通常不會只存在於單一系統中。一項任務可能需要查詢 ERP 資料、確認 CRM 客戶資訊、取得 人員權限，再透過 Workflow 完成簽核與通知。GuruX 透過 AI Gateway、MCP 與系統介接能力，將不同系統與 AI Agent 串聯，讓主 Agent 能依照任務需求，分派不同子 Agent 完成跨系統工作。
從高頻痛點開始，建立各產業可落地的 AI Agent
製造業：從維修知識到異常處理，提升製程協作效率
整合 MES、設備資料、Excel 與維修文件，建立 RAG 維修知識庫。
透過設備監控 Agent、知識 Agent 與派工 Agent 協作，協助企業進行異常辨識、維修建議、任務派送與處理追蹤。
核心應用
- 維修知識查詢
- 預測性維護
- 異常處理工作流
- 製程資料權限保護
HR 人資：提升招募、制度查詢與員工服務效率
AI Agent 可協助履歷解析與初步匹配，也能整合假勤、薪酬、福利及企業制度知識，提供一致的員工問答服務。
重要人事流程仍保留 HR 與主管審核節點，確保資料安全與決策合規。
核心應用
- 履歷初篩 Agent
- HR 制度問答 Agent
- 人事流程與簽核
- 敏感資料權限控管
客服中心：讓客服回答更一致，服務流程更可管理
整合 FAQ、產品文件、服務紀錄與作業流程，讓客服 Agent 提供一致的回覆內容。
企業也可透過流程與權限設計，管理回答品質、轉接人工的條件及新進客服訓練內容。
核心應用
- 知識庫問答
- 服務流程標準化
- 回覆品質控管
- 人工客服轉接
零售業：從需求預測到會員推薦，提升營運決策精準度
串接 POS、CRM 與庫存系統，整合歷史銷量、季節與活動資料，協助各門店預測需求並提示補貨。
同時可依會員消費行為提供個人化推薦，逐步建立補貨、推薦與客服整合的零售營運閉環。
核心應用
- 需求預測 Agent
- 補貨建議
- 智慧導購 Agent
- POS／CRM／庫存整合
依照企業資料與治理需求，選擇適合的部署方式
SaaS 雲端
適合希望快速開始試點、初期系統整合需求較單純的企業。
私有雲
保留較高的環境控制能力，同時兼顧擴充與集中管理需求。
地端部署
AI Agent、知識庫與敏感資料可部署於企業內部環境，符合高資安與資料主權需求。
系統整合
可透過 API、MCP、AI Gateway 或既有介接方式，串接企業核心系統與外部工具。
AI Agent 的價值，不只是回答得更快
企業 AI 的真正價值，在於能否進入實際流程，在正確權限、正確資料與正確責任邊界下穩定完成任務。GuruX AI Agent 將知識、工作流、權限與企業系統整合，協助企業從個別 AI 工具，走向可管理、可追蹤、可規模化的 AI 營運模式。
