MaiAgent 企業 AI 高效轉型解決方案 : 讓企業不需要從零開發，就能快速導入 AI 對話、知識管理與智能自動化等能力。獨家 Agentic RAG 具備 95% 高精準度知識檢索與 No-code 視覺化 Agent Builder建置能力，搭配彈性 Credits 計費，助高規產業無痛落實主權 AI 並年省 85% 購置與維護成本。輕鬆落地安全可靠的自動化工作流。
快速閱讀導引 - MaiAgent 企業級 AI 平台：No-code 視覺化 Agent Builder 與安全部署
隨著生成式 AI 技術重塑全球商務架構，企業與機構如何在確保最高安全防護與隱私合規的前提下，將 AI 深度融合至核心業務，已成為維繫競爭力的關鍵。全方位雲端與資安技術專家—— 羽昇國際 ，正式將思邁智能「MaiAgent 企業級生成式 AI 解決方案」納入 ISV 技術夥伴生態圈，提供專屬的託管、顧問與系統整合服務。協助企業兼顧合規安全與預算控管，打造專屬的智慧代理基礎設施，輕鬆實踐主權AI（Sovereign AI）轉型
企業導入生成式 AI 的四大痛點
羽昇國際在第一線提供數位轉型諮詢時，發現許多組織在缺乏架構規劃的情況下，盲目訂閱市面上的公開對話工具或嘗試自行編寫程式碼，往往會迅速面臨以下問題 :
資安與機密外洩的隱形紅線
員工若將未經脫敏的產品程式碼、財務報表或客戶隱私資料直接輸入外部公開 AI，數據極可能被雲端模型吸收並用於公開訓練。這也是半導體製造、金融、政府公部門及醫療機構開始尋求結合「主權 AI（Sovereign AI）」概念之「地端版 Agent」的原因。
僵化的人頭計費與高昂成本
主流工具多採用硬性的人頭（seat-based）計費模式，若全面推廣將形成巨大的預算負擔；加上同仁使用頻率不對等，齊頭式收費必然造成大量 IT 資源的閒置與浪費。
模型幻覺所導致的決策危機
傳統知識檢索（RAG）架構缺乏自主推理邏輯，處理複雜繁體中文、非結構化表格或專業公文時，常因回答正確率低而需增加人工校驗，導致 AI 助理難以建立信任。
自研開發壁壘與維護成本高
企業若嘗試自行串接多個開源模型與 API，不僅缺乏統一的管理後台，後續的用量監控與日誌審計難度更會直線上升。
MaiAgent 雙核心價值：MaiGPT 與 Agent Builder 核心價值
MaiGPT：全公司專屬的 AI 對話助理
整合 GPT、Claude、Gemini 等頂尖模型。Canvas 協作、AI 生圖、工具連接器、深度研究，提供企業級安全與控管，釋放團隊生產力
操作方式與大眾熟悉的對話工具無異，打字或語音即可上手。其最大特點在於底層透過企業級安全 API 運作，默認套用全域資料隔離，任何輸入訊息絕對不用於外部模型訓練。內建「AI 對話、Canvas 畫布、Deep Research 深度市場研析、AI 圖片生成、連接器（Connectors）、多裝置同步」等六大功能模組，能直接查詢內部規範並精準識別文件中的表格與圖片，讓 AI 真正融入日常辦公。( 圖片來源：MaiAgent 官方)
Agent Builder：AI 助理建置平台
開箱即用的 AI 能力組件：RAG 知識檢索、Agentic 工作流、MCP 工具整合、AgentOps 監控。讓 AI 應用開發更簡單快速。
專為各部門業務專家或 IT 管理員設計的 No-code 視覺化工具。完全不需要編寫程式碼，最快在一天之內，管理者就能將「資料庫、爬蟲、知識庫、Agent 大腦核心、代理排程、工具、技能」等七大功能模組進行拖拽與編排，建置出面向特定場景的專屬 AI Agent。更關鍵的是，透過 Agent Builder 封裝的自動化工作流，可發佈為完全物理隔離、本地運行的「地端版 Agent」，在內部區域網路中發揮 100% 的安全防護實力。( 圖片來源：MaiAgent 官方)
MaiAgent 企業級生成式 AI 平台之雙核心架構與多渠道入口整合示意圖
技術深潛：從 Agentic RAG 到 MCP 標準協定
MaiAgent 之所以能獲得指標性金融巨頭、科技製造業與醫療體系的信賴，關鍵在於底層研發中所融入的幾項突破性關鍵技術 ，不論是雲端服務或完全離線的地端版 Agent 皆能完美發揮：
傳統 RAG 向「Agentic RAG」的技術跨越
傳統 RAG 僅是單次線性的檢索過程，容易引發模型幻覺。MaiAgent 獨家的 Agentic RAG 架構則賦予了 AI 自主推理與動態決策大腦。當收到複雜任務時，系統會先進行思考與規劃、發動多輪檢索、調用重新排序模型（Reranker），並在最終生成回答前啟動「自我反思與評估」機制，檢查答案是否吻合參考來源，將繁體中文的知識檢索精準度大幅提升至 95% 以上！
全面支援國際標準 MCP 與 Function Calling
過去讓 AI 連接外部資料庫需要工程師撰寫繁瑣的客製化連接碼。MaiAgent 採用最新的 MCP（Model Context Protocol，模型上下文協定），建立統一、安全的框架，讓 AI 助理能穩定對接既有試算表（XLS, CSV）或各大關聯式資料庫（PostgreSQL, SQL Server, MySQL, Oracle）。配合先進的 Text-to-SQL 技術，業務同仁只需使用自然語言提問，Agent 就能自動將話語轉譯為 SQL 語法撈取數據，並結合 Canvas 畫布在前端即時產出互動式視覺化圖表。
傲視市場的安全機制：榮獲國際雙認證與專屬資安治理
資訊安全與合規防護是高科技製造、金融、醫療及公部門導入生成式 AI 的絕對紅線，MaiAgent 自設計之初便將資安治理融入底層架構：
1. 國際頂級資安合規的雙重承諾
MaiAgent 已正式榮獲國際最高標準的「ISO 27001 資訊安全」與「ISO 27701 隱私資訊」雙重管理系統認證。這代表平台的軟體開發、系統運維與敏感個資隔離機制，完全符合全球最嚴格的專業審計與治理規範。
2. 應用層企業治理與資安模組
- 細緻的身分與權限管理： 支援無縫串接企業既有 SSO 系統（如 Azure AD、LDAP、Keycloak）。管理者可依角色或部門靈活配置知識庫與 AI Agent 的存取權限，甚至建立企業專屬的 Agent 市集，確保資訊不越權。
- 滴水不漏的治理與安全控管： 內建 DLP（資料外洩防護）與 Guardrails（回應安全約束）機制，防範機密數據外流並規範 AI 生成內容；搭配完整審計日誌（Audit Log）與 IP 紀錄，讓所有 AI 互動歷程皆可追蹤與稽核。
- 營運可視化與系統安全性： 提供詳盡的使用量與成效統計報表，讓 AI 投報率清晰可見。系統定期進行弱點掃描與源碼檢測，維持高安全規格，並支援企業專屬 Logo 的品牌化入口頁面。
彈性計費模式：拒絕人頭資源閒置，控制極致預算
平台解決了市面上昂貴、僵化且難以全員推廣的「人頭計費制」，改採靈活的「Credit 計費與分配模式」：
一份額度涵蓋所有功能
語音助理、會議記錄、客服中心等進階功能均預設可用，透過 Credits 統一扣抵。
模型依等級精準計費
用戶可根據任務需求彈性選擇模型（如一般任務用輕量模型，複雜分析用旗艦模型），成本差異反映在 Credits 費率上。
管理者能在一站式平台上自由調配各部門額度，據實際部署估計，一年下來可為組織省下高達 85% 的 AI 購置與維護成本！
MaiAgent「Credits制」方便管理並追蹤成本
跨產業成功案例實證：如何用 AI 創造實質營運價值
已超過 100+ 企業成功導入 AI，在三大關鍵領域皆有豐碩的指標成果：
半導體與科技製造業
從 PoC 到全線部署僅花費 6 個月時間，每月對話次數達 20,000+，使用者滿意度達 83%。透過 RAG 與內部知識庫 (AI KM) 深度整合，讓全球 15 國同仁能以最安全、零洩密風險的形式快速檢索技術手冊與 SOP。
20,000+
每月對話數
83%
使用者滿意度
15 國
全球上線
6 個月
實施時間
長照與照護科技
透過導入 MaiAgent 採用「AI 協作、真人把關」的創新模式，成功將第一線客服新人的上手培訓期從原本需要 2-3 個月，大幅縮短至僅需 2 週即可獨立作業，實現智慧客服的無縫接軌與高效率營運。
僅 2 週
客服新人上手
90%
訓練時間節省
2,700+
服務機構數
No.1
台灣長照市佔
醫療與健康照護
在 14 個月內成功部署了高達 44 個專屬 AI 助理，應用場域橫跨臨床、護理與院務行政，累計為醫療團隊節省了 3,000+ 小時的寶貴工時，讓醫護人員能將更多心力與時間聚焦於核心的病患照護服務與醫療品質提升。
44 個
AI 助理部署數
4億+
累計 Token 用量
3,000+ 小時
節省工時
65-80%
工作效率提升
資料來源 : MaiAgnet 官方資訊
四大彈性部署環境：落實主權 AI
企業可依資安等級與預算規劃選擇最合適的部署方案，讓資料永遠在自己掌控中 :
- 公有雲 SaaS：由原廠統一託管雲端環境與維運，即開即用，適合追求快速啟用、降低 IT 管理負擔的企業。
- 客戶私有雲：建置於企業專屬的 AWS、GCP 或 Azure 雲端帳戶中，兼具雲端伸縮彈性與專屬資料邊界。
- 完全地端部署（On-Premise）：系統與 AI 模型 100% 部署於內部機房伺服器，資料完全離線不外流，適合對數據主權與合規有極高要求的金融、公部門、軍隊或半導體核心廠區。
- 混合雲方案（Hybrid）：機密資料與知識庫保留於內網，僅將不含敏感資訊的提問送往雲端讓大模型運算，「資料留在家裡，借用雲端大腦」，免除昂貴的地端 AI 伺服器採購費用，兼顧極致資安與最高 C/P 值
羽昇專家觀點
在協助企業推動生成式 AI 落地與轉型的過程中，我們發現多數組織最大的挑戰不在於 AI 工具的多寡，而是如何在確保極致資安防護與預算可控的前提下，讓 AI 真正深度融入核心營運流程。 傳統 AI 工具常因硬性的人頭計費（Seat-based）造成極大的預算浪費，或因模型幻覺與缺乏資料隔離，讓企業在機密外洩的疑慮下望而卻步。羽昇國際作為企業數位轉型與資安託管夥伴（MSP），引進思邁智能 MaiAgent生成式AI解決方案MaiAgent，正是為了協助企業突破這些瓶頸，落實兼具效率與合規的「主權 AI（Sovereign AI）」轉型。
在協助半導體、高科技製造與金融等高合規產業評估與導入 MaiAgent 時，羽昇專家團隊特別強調以下三大核心價值：
1. 打破僵化成本，靈活配置算力預算： 採用全新的 Credit 計費與動態分配模式，替代昂貴的人頭訂閱制。管理者可依據輕量任務或複雜分析彈性選擇模型，一年最高可為企業省下 85% 的 AI 購置與維護成本。
2. 建構高精準度且自主動態的 Agentic 工作流： 透過進階 Agentic RAG 架構與 MCP 標準協定，解決傳統 AI 答非所問的痛點。Agent 能自主拆解任務、跨系統撈取數據（如 ERP/CRM），將繁體中文知識檢索精準度大幅提升至 95% 以上。
3. 極致資安治理與彈性部署主權： 整合羽昇專業的零信任資安架構（包含 Google Cloud 威脅情資與防護能力），提供從公有雲 SaaS、私有雲到完全物理隔離的「地端版 Agent」部署方案。結合 ISO 27001/27701 雙認證與細粒度權限稽核，確保核心數據資產 100% 留在企業邊界內。
AI 落地的終極目標是讓同仁從瑣碎重複的工作中解脫，專注於更高價值的策略思考。羽昇國際提供包含「需求評估、資料治理、知識庫重構、提示詞調校，到系統客製串接」的一站式 MSP 技術服務，確保企業以最小風險、最高效益邁向智慧化營運新紀元。
MaiAgent 常見問題 (FAQ)
MaiAgent 主要由兩大核心工具組成：MaiGPT 與 Agent Builder。MaiGPT 是全公司的專屬 AI 對話助理，提供對話、Canvas 畫布、Deep Research 深度研析、圖片生成等功能；Agent Builder 則是 No-code 視覺化工具，讓管理者透過拖拽與編排快速建置專屬 AI Agent。
不會。MaiGPT 底層透過企業級安全 API 運作，默認套用全域資料隔離，任何輸入訊息絕不用於外部模型訓練。針對極高敏感的企業，地端版 Agent 方案更支援完全離線運行，不與外網進行任何數據交互。
傳統 RAG 為單次線性檢索，容易產生模型幻覺且精準度較低。MaiAgent 的 Agentic RAG 架構賦予 AI 自主推理能力，包含思考規劃、多輪檢索、調用重新排序模型（Reranker）以及最終的自我反思評估機制，提高繁體中文知識檢索精準度。
MaiAgent 採用靈活的「Credit 計費與分配模式」。一份額度即可涵蓋所有進階功能，且管理者可依任務複雜度選擇輕量或旗艦模型。此模式打破了僵化的人頭（seat-based）收費，避免資源閒置，為企業省下高額 AI 購置與維護成本。
支援。MaiAgent 能無縫串接企業既有的 SSO 系統（例如 Azure AD、LDAP、Keycloak）。管理者可依照員工的角色或部門權限，靈活配置知識庫與 AI Agent 的存取權，防範資訊越權。
MaiAgent 提供 公有雲 SaaS、客戶私有雲、完全地端（On-Prem）與混合雲（Hybrid） 四種彈性的部署模式，企業可依資安等級與預算規劃選擇最合適的方案：
- 公有雲 SaaS：由原廠統一託管雲端環境與維運，即開即用，適合追求快速啟用、降低 IT 管理負擔的企業。
- 客戶私有雲：建置於企業專屬的 AWS、GCP 或 Azure 雲端帳戶中，兼具雲端伸縮彈性與專屬資料邊界。
- 完全地端（On-Premise）：系統與 AI 模型 100% 部署於內部機房伺服器，資料完全離線不外流，適合對數據主權與合規有極高要求的產業。
- 混合雲（Hybrid）：機密資料與知識庫留留內網，僅將不含機密的提問送往雲端讓大模型運算，兼顧極致資安與高 C/P 值。
混合雲架構就是「資料留在家裡，借用雲端大腦」。公司的機密文件與技術原始碼等關鍵檔案完整保留在地端伺服器，只把處理過、不含機密資訊的提問送到雲端，讓頂級 AI 進行計算與回答。
核心優勢：
- 省下鉅額硬體預算：不用花費數百萬購買與維護高昂的地端 AI 伺服器，即可直接享用全球最新、最強大的 AI 運算能力。
- 符合資安與法規：公司的機密文件不需要上傳到外網，資料完全在內網控管，輕鬆通過內部資安審查與合規稽核。
- 靈活控制預算：採用彈性用量計費，未來還能隨業務需求隨時切換不同的 AI 模型，讓每一筆 IT 投資都花在刀口上。