讓例行通訊走向受控、可追蹤的結果
- 問題
- 電話與高後果 Email 來自不同通道，卻都需要脈絡、政策、真人判斷，以及清楚的下一步。
- 做法
- VoiceDesk 把結構化服務來電推進到獲准任務與真人接手；MailGuard 則把郵件意圖、身分、脈絡與覆核串成有證據的風險流程。
解決方案 · 面向 AI 原生團隊
從前沿工具到能運作的系統。
EVEMISS Technology 做 AI 原生工具、Agent 基礎設施和知識系統，也陪全球團隊把它們真正用起來。我們要的是務實的成果：人和 Agent 能一起用的工作流、看得見的執行過程，還有靠得住的知識。
EVEMISS Technology 能幫上忙的地方
五個讓產品真正派上用場的場景。每一項都是一個具體問題，配上紮實的做法，再到背後撐著它的工具——做不到的，我們不會說。
讓 Agent 的執行看得見、管得了
- 問題
- Agent 跑起來，過程常常是一團黑盒——看不到、攔不住，事後也查不清。
- 做法
- PHOSPHOR 把機器執行變成看得見、能操作的介面；AMEP 則把方法論收進一套確定、可稽核的協議，讓 Agent 照著跑，而不是即興發揮。
打造人與 Agent 一起用的工作流
- 問題
- 多數工具預設只有一個作者。可是人機協作要的是一塊共用的地方，讓雙方在同一份產物上讀、寫、改。
- 做法
- EveGlyph Editor 給團隊一個 agent-native 的文件工作區；EML 再疊上高密度的語意疊加語言，讓人和 AI 在同一份原始碼上一起寫程式。
把散落的文件，變成能用的知識
- 問題
- 知識散在各種文件裡，放久了就過時，人和 Agent 也很難結構化地重複拿來用。
- 做法
- EveGlyph Editor 把 Markdown 文件整理成 agent 讀得懂的工作區，再搭配我們自己做長篇研究的經驗——讓知識一直保持看得見、用得上。
用紮實的分析，追蹤 AI 前沿
- 問題
- AI 工具跑得太快，多數團隊根本跟不上。雜訊從來不缺，真正有出處、撐得起決策的訊號卻很少。
- 做法
- AI 前沿雷達盯著前沿開源專案、Agent 基礎設施和開源工具，給你有出處、多角度的分析——AI 協助，人工把關。
相關 AI 前沿雷達 →
告訴我們你正在打造什麼。
不管是 Agent 基礎設施、AI 原生工作流，還是知識系統，我們都能幫你找到對的工具——或者老實告訴你，這條路適不適合你。