AI 自动化功能
自动化 AI 所需的一切。配方、工作流程、DAG 编排、提示工程工作室、知识库、品牌声音、排程、审核、Bakeoff、品质监控、批次执行、版本控制、即时协作及多供应商 LLM 存取——全在一个平台。
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可重复使用的 AI 操作，具备结构化输入与输出
配方是 JieGou 的基础构建模组。每个配方都是一个具有明确输入和输出 Schema 的提示模板，确保您每次都能获得一致、结构化的结果。
- 基于 JSON Schema 的输入与输出定义
- 使用 {{placeholder}} 语法的模板变数
- AI 辅助配方生成——用自然语言描述即可产生配方
- 附加文件作为额外上下文
- 版本追踪与回馈评分
- 社群分享与模板资料库
- Image, file, and audio upload with provider-aware handling
- Natural-language recipe generation from plain English descriptions
工作流程
十一种步骤类型的多步自动化
工作流程将配方串联成精密的自动化流程。顺序或 DAG 执行、条件分支、迭代、平行执行、人工审核关卡、LLM 提示、评估品质关卡、路由器和聚合器——让您完全掌控复杂流程。
- 配方步骤支援自动输入映射
- 条件步骤支援 8 种比较运算子
- 回圈步骤用于批次处理
- 平行步骤用于并行执行
- 审核步骤搭配电子邮件通知
- LLM、评估、路由和聚合步骤用于多代理编排
- DAG 执行模式，支援收敛回圈与故障恢复检查点
- Natural-language workflow generation — describe what you need and JieGou builds the steps
- Visual drag-and-drop canvas with zoom, pan, minimap, and snap-to-grid
排程与触发器
按您的条件执行自动化
使用 cron 表达式排程配方和工作流程、透过 Webhook 触发，或即时回应事件。四种事件驱动触发器让您串联执行、监控电子邮件和 Slack、侦测连接器资料变更，以及回应浏览器事件。
- 基于 cron 的排程，支援时区设定
- Webhook 触发器，支援 Token 身份验证
- 事件驱动触发器——执行完成串联、电子邮件/Slack 来源、连接器资料变更、浏览器事件
- Google Sheets 整合用于动态输入
- 基于 API 的输入解析，支援 JSONPath
- 成功或失败时的电子邮件通知
- 输出 Webhook 将结果推送至外部系统
对话式 AI
与了解您工具的 AI 代理对话
超越一次性提示。进行多轮对话，AI 能记住上下文、存取您已连接的工具，并建议相关配方。
- 部门感知的系统提示
- 对话中的配方建议快捷标签
- 聊天过程中的 MCP 工具存取
- 持久化的对话历史记录
- 附加文件作为对话上下文
- 每次对话可选择不同模型
- Model selection per conversation
部门套件
为每个团队预建的自动化方案
透过精心策划的套件立即开始——涵盖销售、行销、客服、人资、财务、营运、法务、工程和管理层团队。
- 20 个部门专属套件
- 每个套件包含 7-10 个配方
- 每个套件包含 2-5 个工作流程
- 附带建议排程
- 整合建议
- 逐步设定指南
分析与可观测性
衡量真正重要的指标
追踪配方、工作流程和排程的每次执行。透过部门筛选仪表板监控成本、成功率和 Token 使用量。
- 执行指标与成功率
- 按供应商和模型分列的 Token 使用量
- 成本估算与超额追踪
- 部门筛选分析检视
- 模板健康度评分
- 节省时间的投资回报率估算
知识库与文件
赋予 AI 真正的企业知识
上传档案、汇入网址，并将它们组织成知识库。JieGou 自动进行分块、嵌入和检索，为每次 AI 操作提供最相关的上下文。
- 上传档案和汇入网址
- 自动分块与嵌入
- 为配方和工作流程提供 RAG 检索
- 知识库分组与自动上下文注入
- 按配方或工作流程的范围注入
- 新鲜度追踪与重新索引
- RAG retrieval for recipes and workflows
- Knowledge base grouping with auto-context
- Encrypted credentials, health checks, and audit trails for every knowledge source
- Scoped injection by recipe, workflow, or department
- Freshness tracking and re-indexing
- Agent Workspaces: governed cross-workflow persistent memory with provenance tracking
品牌声音与治理
全组织一致的 AI 输出
只需定义一次品牌声音，即可应用于所有地方。设定语气、正式程度、词汇表和提示规则，让每一项 AI 输出都符合规范——搭配完整的稽核记录和审核策略。
- 语气与正式程度设定
- 词汇表——偏好用语和禁止用语
- 可重复使用的提示片段
- 稽核日志追踪 30+ 种操作类型
- 多审核人策略，支援逐级上报
- RBAC 角色存取控制，搭配部门范围设定
- AES-256-GCM envelope encryption for API keys with per-account HKDF key derivation
- Per-provider circuit breakers, priority-based concurrency limits, and unified cost tracking
即时协作
即时共同处理 AI 工作流程
JieGou 不仅仅是分享输出。您的团队可以共同浏览控制台、在特定执行的上下文中聊天，以及萤幕分享来检视 AI 结果。
- 在线状态指示器——查看谁在线上及其所在位置
- 在执行、配方和工作流程上的情境聊天
- 全平台团队聊天，支援搜寻功能
- 一键邀请萤幕分享
- 跟随模式——即时观看队友的游标
- 会议录影与重播，支援非同步审查
AI 评估与 Bakeoff
不只是执行 AI——更要衡量效果
并列比较配方、模型和完整工作流程。使用 LLM 裁判评分、多裁判共识和即时 A/B 路由，为每个使用案例找到最佳配置。
- 配方对配方和模型对模型比较
- 多裁判评估，含裁判间相关性分析
- 统计信赖区间（95% CI）
- 即时 A/B 测试路由，支援自动停止条件
- 从 Schema 生成合成输入
- 工作流程级端到端比较
工作流程编排
使用 DAG 工作流程编排多阶段自动化
建构有向无环图（DAG）工作流程，让步骤根据依赖关系并行执行。使用 SubWorkflowStep 将其他工作流程作为步骤调用，从单一画布获得可组合的多阶段编排。
- DAG 执行模式，搭配视觉化画布编辑器
- SubWorkflowStep 在工作流程中组合工作流程
- 自动依赖解析与并行波次执行
- 收敛回圈用于带品质关卡的迭代精进
- 模式模板：批评者/精进者、专家路由器、辩论/共识、计划/执行/验证
- 故障恢复检查点，支援从任何节点恢复
提示工程工作室
系统化地制作、测试和最佳化提示
超越反复试错的提示撰写方式。提示工程工作室提供版本追踪、即时 Token 预算视觉化、变数检查器、少量范例管理，以及 AI 驱动的最佳化工具来建议改进。
- 完整版本历史，含差异比较
- 即时 Token 计数与按模型的预算视觉化
- 变数检查器——查看所有占位符及其值
- 少量范例管理，支援拖放排序
- AI 驱动的提示最佳化工具，提供改进建议
- 跨提示版本的并列输出预览
品质守卫
持续监控 AI 输出品质
为任何配方附加品质守卫，每次正式执行时自动进行 LLM 裁判评估。设定品质门槛、追踪趋势变化，并在输出品质低于标准时收到警报。
- 每次执行自动 LLM 裁判评分
- 可配置的品质标准与门槛
- 品质趋势图表，含漂移侦测
- 分数低于基准线时触发警报
- 配方详情页面上的独立品质仪表板
- 搭配 Bakeoff 构成完整的评估工作流程
批次执行
一键处理整个资料集
上传 CSV 或贴入资料表格，然后对每一列执行任何配方。即时追踪进度、筛选结果，并将输出汇出为 CSV 或 JSON 供下游使用。
- CSV 上传或直接贴入资料表格
- 平行对所有列执行任何配方
- 逐列即时进度追踪
- 按状态或内容筛选和搜寻结果
- 汇出结果为 CSV 或 JSON
- 可配置的并行数和重试设定
工作流程版本控制
透过版本控制和灰度发布安全地发布变更
每次工作流程编辑都会建立一个不可变的版本。使用视觉化差异引擎比较任意两个版本。准备部署时，使用灰度发布将部分流量导向新版本，确认无误后再全面上线。
- 每次储存时建立不可变的版本快照
- 视觉化差异引擎，逐步比较变更
- 灰度发布——将一定比例的流量路由至新版本
- 一键将灰度版本升级为正式版本
- 随时回滚至任何先前版本
- 版本历史记录，含作者和时间戳中继资料
LINE 集成
以 AI 自动化 LINE 客户支持
将您的 LINE 官方账号连接到 JieGou，让 AI 处理收到的消息。上传 FAQ 知识库，通过置信度评分自动匹配客户问题，以丰富的 Flex Message 回复——同时将低置信度查询路由给人工客服。
- LINE Messaging API Webhook 集成，搭配 HMAC-SHA256 签名验证
- FAQ 知识库，自动分块、嵌入与 RAG 检索
- 置信度评分自动回复——高置信度答案即时发送，低置信度自动升级
- 丰富的 Flex Message 回复，支持卡片、按钮、图片与轮播
- 60 秒内免费回复 Token 响应，推送消息备援
- 自动捕获：成功回复自动反馈至 FAQ 知识库
Instagram DM Automation
Automate Instagram DMs with AI
Connect your Instagram Business account to JieGou and let AI handle incoming DMs. Triage messages by priority, auto-respond to FAQs with confidence scoring, draft contextual replies, and escalate complex conversations — all with full governance controls.
- Instagram Graph API webhook integration with HMAC-SHA256 signature verification via Meta platform
- FAQ knowledge base with automatic chunking, embedding, and RAG retrieval
- Confidence-scored auto-replies — high-confidence answers sent instantly, low-confidence escalated
- Story reply handling — process replies to your Stories as engagement or support triggers
- Media attachment support — images, videos, audio, and stickers in both directions
- Pre-built Instagram Support Pack with triage, FAQ bot, response drafter, and escalation recipes
- Multi-language support — AI adapts response language to match the incoming message
- Full audit trails, approval gates, and governance controls
Persistent Memory
AI agents that remember — 5 layers of persistent memory
Give your agents institutional memory that compounds over time. A 5-layer hierarchy mirrors how organizations store and retrieve knowledge — from individual entity facts to cross-workflow insights.
- Entity Memory — persistent facts about customers, products, and projects with LLM compaction
- Workflow Memory — per-workflow accumulated knowledge from execution history
- Department Memory — CLAUDE.md-equivalent institutional knowledge per department
- Agent Memory — per-agent persistent state across conversations and tasks
- Cross-Workflow Memory — entity memory shared across all workflows in a department
- LLM compaction prevents unbounded growth while preserving signal
- Full governance integration — audit trails, RBAC, and department scoping
Department Memory
Institutional knowledge for every AI agent
Department Memory gives every agent institutional context about its department. Auto-populated from installed recipes, templates, and active workflows. Always-on — not query-triggered like a knowledge base.
- Auto-populates from installed recipes, templates, and active workflows
- Always-on context injection into every agent interaction and workflow execution
- Per-department scoping — Marketing, Support, Finance, Sales, Engineering each get their own memory
- Grows as new workflows are added and agents learn from execution
- Not a knowledge base — structured context (rules, preferences, procedures), not document retrieval
- The CLAUDE.md equivalent for enterprise departments
Facebook Messenger Automation
Automate Facebook Messenger with AI
Connect your Facebook Page to JieGou and let AI handle Messenger conversations. Triage messages, auto-respond to FAQs, generate Quick Reply buttons for guided interactions, and manage Persistent Menus — with full governance and audit trails.
- Messenger Platform API webhook integration with HMAC-SHA256 signature verification via Meta platform
- FAQ knowledge base with automatic chunking, embedding, and RAG retrieval
- Confidence-scored auto-replies — high-confidence answers sent instantly, low-confidence escalated
- Quick Reply buttons — AI generates guided conversation options instead of open-ended text
- Sender Actions — typing indicators and read receipts for natural conversation pacing
- Persistent Menu management for always-available navigation options
- Pre-built Messenger Support Pack with triage, FAQ bot, response drafter, and escalation recipes
- Postback payload routing — handle menu selections and button clicks as workflow triggers
- Full audit trails, approval gates, and governance controls
LINE Integration
Automate LINE customer support with AI
Connect your LINE Official Account to JieGou and let AI handle incoming messages. Upload FAQ knowledge bases, auto-match customer questions with confidence scoring, and respond with rich Flex Messages — while routing low-confidence queries to human agents.
- LINE Messaging API webhook integration with HMAC-SHA256 signature verification
- FAQ knowledge base with automatic chunking, embedding, and RAG retrieval
- Confidence-scored auto-replies — high-confidence answers sent instantly, low-confidence escalated
- Rich Flex Message responses with cards, buttons, images, and carousels
- Free reply-token responses within 60-second window, push message fallback
- Auto-capture: successful responses feed back into the FAQ knowledge base
- Pre-built LINE Support Starter Pack with triage, FAQ bot, response drafter, and escalation recipes
- Multi-language support — Japanese, Thai, Traditional Chinese, and English
- Full audit trails, approval gates, and governance controls
AI 模型
为每项任务选择合适的模型
存取三家供应商的全系列前沿模型。可按配方或工作流程步骤切换模型。
Anthropic
- Claude Opus 4.6
- Claude Sonnet 4.6
- Claude Haiku 4.5
OpenAI
- GPT-5.2 / GPT-5.1
- o3 / o4-mini
- GPT-5-mini / nano
- Gemini 3.1 Pro / Flash
- Gemini 2.5 Pro / Flash
- Gemini 2.5 Flash Lite
Mistral
Groq
xAI (Grok)
AWS Bedrock
Azure OpenAI
OpenAI-compatible
工作流程引擎
十一种强大的步骤类型
使用配方、条件、回圈、平行、审核、LLM、评估、路由和聚合步骤组合任何自动化逻辑。
透过前一步骤的自动输入映射执行 AI 配方。包含指数退避重试机制。
根据值比较分支执行。支援 8 种运算子，包括等于、包含、大于和为空。
遍历集合，对每个项目执行巢状步骤。自动聚合迭代输出。
同时执行多个分支。每个分支获得独立的输出快照以确保隔离。
暂停以进行人工审查。审核者会收到电子邮件通知，并可在工作流程继续前提供输入。
直接发出 LLM 提示，无需配方封装。适合轻量转换和快速决策。
根据品质标准为输出评分。触发收敛回圈进行迭代精进，直到达到品质门槛。
使用 LLM 分类输入并分支到专家路线。每条路线执行不同的下游路径。
透过合并、择优或综合策略组合平行分支的输出。
Execute a sandboxed coding agent that writes, tests, and iterates on code within Docker containers with V8 isolate safety. Ideal for data transformations, report generation, and programmatic tasks.