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.

它們執行。
我們學習。

每個 AI 自動化工具都能執行您的指令。只有 JieGou 擷取知識、自我優化，並隨時間顯著改善。

核心問題

每個替代方案都有同一個缺陷

靜態自動化、開發者框架和 ChatGPT 複製貼上都有同樣的盲點——它們不會學習。

靜態自動化

Zapier、Make、n8n

每次都執行相同的自動化。適合在應用間搬運資料，但無法推理內容、從修正中學習或隨時間改善。第 100 次執行和第 1 次完全相同。

開發者框架

LangChain、CrewAI、自建程式碼

代理每次都執行相同的程式碼。您獲得彈性，但系統永遠不會擷取有效方法、永遠不會自我優化，每次改善都需要工程時間。

ChatGPT 複製貼上

無記憶，無累積

每次對話都從零開始。沒有排程、沒有審核關卡、沒有結構化輸出、沒有品質追蹤。昨天學到的東西，今天就消失了。

功能比較

差距真正顯現之處

	JieGou	手動	Zapier / Make	自建程式碼
從修正中學習	回饋擷取 → 未來執行改善	由個人記住（也許）	不會學習——每次都是相同的自動化	需自行建構回饋迴圈
自我優化提示詞	根據品質分數自動優化提示詞	手動反覆嘗試	無提示詞優化	需自行建構優化管道
擷取知識	知識飛輪：執行 → 擷取 → 嵌入 → 檢索	散落在各處文件中的筆記	無知識累積	需自行建構 RAG 管道
主動洞察	主動警報、模式偵測、改善建議	必須自己注意到模式	僅有基本執行日誌	需自行建構分析層
AI 驅動輸出	原生 LLM 執行，結構化輸入/輸出	複製貼上到 ChatGPT	透過第三方的有限 AI 步驟	自行建構 LLM 整合
多供應商 LLM	Claude、GPT-5、Gemini — 逐步驟選擇	一次只能用一個模型	每個動作僅限單一供應商	必須逐一整合每個供應商
工作流程分支與迴圈	條件、迴圈、平行執行、審核關卡	試算表和檢查清單	路徑和篩選器（無迴圈）	完全控制，完全自行維護
人機協作	內建審核關卡，附帶電子郵件通知	全程手動	需要第三方審核工具	需自建審核介面
部門套件	20 個精選套件，一鍵安裝	不適用	通用範本	一切從零開始建構
設定時間	幾分鐘 — 描述您的需求即可	不適用	數小時 — 逐步驟設定	數週到數月
工具整合	OAuth + MCP 協定	在工具之間複製貼上	OAuth 連接器	逐一建構每個整合
排程與觸發	Cron 排程 + Webhook 觸發	行事曆提醒	排程和 Webhook 觸發	自行建構排程器
知識與上下文	從您的文件進行 RAG 檢索	手動搜尋資料夾	無內建文件上下文	自行建構 RAG 管道
品牌一致性	帳戶層級品牌語調設定	沒人看的品牌指南	無品牌語調功能	自行建構和維護自訂規則
成本模式	平台費用 + 您自己的 API 金鑰	時間成本（隱性）	按任務計費，成本快速攀升	工程時間 + 基礎設施
即時協作	上線感知、聊天、螢幕分享、共同瀏覽	開會和寄信	無協作功能	自行建構協作層
A/B 評估	內建對比測試，以 LLM 作為評審	主觀比較	無評估功能	自行建構評估管道
瀏覽器自動化	透過 MCP 擴充功能提供 60+ 種瀏覽器工具	手動點擊	有限的瀏覽器操作	Puppeteer/Playwright 腳本
工作流程編排	DAG 執行搭配 SubWorkflowStep	逐一執行工作流程	無跨工作流程編排	自行建構 DAG 引擎
提示詞工程	內建工作室，附版本控制與優化器	在文字編輯器中反覆嘗試	無提示詞工具	自行建構或購買獨立的提示詞 IDE
品質監控	Quality Guard，每次執行皆以 LLM 作為評審	手動抽查輸出	無品質監控	自行建構評估管道
批次執行	跨資料表執行配方並匯出	逐行處理	迴圈動作，按任務計費	撰寫批次處理腳本
工作流程版本控制	不可變版本、差異比對、金絲雀發佈	不適用	基本版本歷史	基於 Git 的版控（需要工程資源）

ROI 計算器

估算您的節省

了解您的團隊透過 JieGou 自動化重複性任務可以節省多少時間和金錢。

Department

Team size: 5

1 50

Average hourly cost: US$50

$20 $200

Estimated savings — 銷售

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.

觀看 ROI 計算器實際運作

客戶故事

真實團隊，真實成果

了解企業如何使用 JieGou 轉變其工作流程。

BrightPath Agency

每週節省 32 小時的內容發布時間

Vantage Sales Co

每週節省 48 小時的潛客調研時間

三大支柱

JieGou 一切的基石

任務優先介面

其他平台從工具和整合開始。JieGou 從您需要完成的事情開始。用自然語言描述您的目標——平台選擇合適的模型、工具和方法。

自適應執行

系統不只是執行——它會適應。智慧錯誤恢復、動態模型選擇、收斂自調優，以及基於中間結果的品質驅動收斂迴圈。

知識複利

每次成功的執行都教會 JieGou 一些東西。優秀的輸出成為知識。提示詞自我優化。品質分數提升。啟用 Quality Guard 後，第 100 次執行顯著優於第 1 次。

僅在 JieGou

常見問題

它們執行。
我們學習。