What does "AI that learns" actually mean?

Every time JieGou executes a task, it captures what worked. High-quality outputs become knowledge that improves future runs. Prompts self-optimize based on quality scores. The system proactively surfaces insights and suggests improvements. Week 1 is good. Week 8 is measurably better — without any manual intervention.

Do I need to write code to use JieGou?

No. JieGou is designed for non-technical teams. You describe what you want in natural language, install a department pack, and start running workflows. Power users can add custom code steps if they choose, but it is never required.

Can I use my own LLM API keys?

Yes. JieGou uses a Bring Your Own Key (BYOK) model. You connect your own API keys for Anthropic, OpenAI, or Google so you keep full control over costs, data privacy, and model selection.

How does JieGou get smarter over time?

Three mechanisms: (1) The knowledge flywheel captures successful outputs and feeds them back as context for future runs via RAG. (2) Prompt self-optimization runs mini-bakeoffs to test variations and promotes winners. (3) Proactive intelligence detects quality degradation, cost anomalies, and usage patterns — and surfaces actionable suggestions before you ask.

它们执行。
我们学习。

每个 AI 自动化工具都能执行您的指令。只有 JieGou 撷取知识、自我优化，并随时间显著改善。

核心问题

每个替代方案都有同一个缺陷

静态自动化、开发者框架和 ChatGPT 复制贴上都有同样的盲点——它们不会学习。

静态自动化

Zapier、Make、n8n

每次都执行相同的自动化。适合在应用间搬运资料，但无法推理内容、从修正中学习或随时间改善。第 100 次执行和第 1 次完全相同。

开发者框架

LangChain、CrewAI、自建程式码

代理每次都执行相同的程式码。您获得弹性，但系统永远不会撷取有效方法、永远不会自我优化，每次改善都需要工程时间。

ChatGPT 复制贴上

无记忆，无累积

每次对话都从零开始。没有排程、没有审核关卡、没有结构化输出、没有品质追踪。昨天学到的东西，今天就消失了。

功能比较

差距真正显现之处

	JieGou	手动	Zapier / Make	自建程式码
从修正中学习	回馈撷取 → 未来执行改善	由个人记住（也许）	不会学习——每次都是相同的自动化	需自行建构回馈回圈
自我优化提示词	根据品质分数自动优化提示词	手动反复尝试	无提示词优化	需自行建构优化管道
撷取知识	知识飞轮：执行 → 撷取 → 嵌入 → 检索	散落在各处文件中的笔记	无知识累积	需自行建构 RAG 管道
主动洞察	主动警报、模式侦测、改善建议	必须自己注意到模式	仅有基本执行日志	需自行建构分析层
AI 驱动输出	原生 LLM 执行，结构化输入/输出	复制贴上到 ChatGPT	透过第三方的有限 AI 步骤	自行建构 LLM 整合
多供应商 LLM	Claude、GPT-5、Gemini — 逐步骤选择	一次只能用一个模型	每个动作仅限单一供应商	必须逐一整合每个供应商
工作流程分支与回圈	条件、回圈、平行执行、审核关卡	试算表和检查清单	路径和筛选器（无回圈）	完全控制，完全自行维护
人机协作	内建审核关卡，附带电子邮件通知	全程手动	需要第三方审核工具	需自建审核介面
部门套件	20 个精选套件，一键安装	不适用	通用范本	一切从零开始建构
设定时间	几分钟 — 描述您的需求即可	不适用	数小时 — 逐步骤设定	数周到数月
工具整合	OAuth + MCP 协定	在工具之间复制贴上	OAuth 连接器	逐一建构每个整合
排程与触发	Cron 排程 + Webhook 触发	行事历提醒	排程和 Webhook 触发	自行建构排程器
知识与上下文	从您的文件进行 RAG 检索	手动搜寻资料夹	无内建文件上下文	自行建构 RAG 管道
品牌一致性	帐户层级品牌语调设定	没人看的品牌指南	无品牌语调功能	自行建构和维护自订规则
成本模式	平台费用 + 您自己的 API 金钥	时间成本（隐性）	按任务计费，成本快速攀升	工程时间 + 基础设施
即时协作	上线感知、聊天、萤幕分享、共同浏览	开会和寄信	无协作功能	自行建构协作层
A/B 评估	内建对比测试，以 LLM 作为评审	主观比较	无评估功能	自行建构评估管道
浏览器自动化	透过 MCP 扩充功能提供 60+ 种浏览器工具	手动点击	有限的浏览器操作	Puppeteer/Playwright 脚本
工作流程编排	DAG 执行搭配 SubWorkflowStep	逐一执行工作流程	无跨工作流程编排	自行建构 DAG 引擎
提示词工程	内建工作室，附版本控制与优化器	在文字编辑器中反复尝试	无提示词工具	自行建构或购买独立的提示词 IDE
品质监控	Quality Guard，每次执行皆以 LLM 作为评审	手动抽查输出	无品质监控	自行建构评估管道
批次执行	跨资料表执行配方并汇出	逐行处理	回圈动作，按任务计费	撰写批次处理脚本
工作流程版本控制	不可变版本、差异比对、金丝雀发布	不适用	基本版本历史	基于 Git 的版控（需要工程资源）

ROI 计算器

估算您的节省

了解您的团队透过 JieGou 自动化重复性任务可以节省多少时间和金钱。

Department

Team size: 5

1 50

Average hourly cost: US$50

$20 $200

Estimated savings — 销售

Hours saved per month 156

Monthly savings US$7,800

Annual savings US$93,600

JieGou Pro cost -US$588/yr

Net annual savings US$93,012

Estimated ROI: 15818%

Based on 12h/week of automatable tasks per person at 60% automation rate. Actual results vary.

观看 ROI 计算器实际运作

客户故事

真实团队，真实成果

了解企业如何使用 JieGou 转变其工作流程。

BrightPath Agency

每周节省 32 小时的内容发布时间

Vantage Sales Co

每周节省 48 小时的潜客调研时间

三大支柱

JieGou 一切的基石

任务优先介面

其他平台从工具和整合开始。JieGou 从您需要完成的事情开始。用自然语言描述您的目标——平台选择合适的模型、工具和方法。

自适应执行

系统不只是执行——它会适应。智慧错误恢复、动态模型选择、收敛自调优，以及基于中间结果的品质驱动收敛回圈。

知识复利

每次成功的执行都教会 JieGou 一些东西。优秀的输出成为知识。提示词自我优化。品质分数提升。启用 Quality Guard 后，第 100 次执行显著优于第 1 次。

仅在 JieGou

常见问题

它们执行。
我们学习。