AI 定製 Agent：
按企業流程配置專屬數字員工
行業特有的單據格式、跨系統對帳，以及依賴資深員工經驗的判斷，通常未被通用軟件完整覆蓋，並會持續佔用人手。MTC以B1與Agentall平台為基礎，將這類流程轉化為企業專屬的AI Agent。
適合投入定製的場景通常具備以下特徵
高頻且重複
同一流程每日或每週重複執行，長期佔用大量人手。
規則清晰但步驟繁多
業務邏輯可以明確定義，但處理步驟多，容易因人手操作出現遺漏。
跨系統
數據需要在 B1與外部系統之間反覆轉移及核對。
行業特有
特殊單據或算法未被通用工具覆蓋。
由場景診斷到上線運行的交付流程
場景診斷
確認最適合自動化的流程，並制定投入產出與成效衡量標準。
方案設計
界定 Agent 的職責、與 B1 及外部系統的交互方式，以及人機之間如何分工。
開發與集成
使用 Agentall 平台開發，並經MERP完成系統整合。
上線與調優
先進行小範圍試行，達到驗收標準後逐步推廣，上線後持續優化。
在企業級AI Agent構建平台上完成配置、開發與集成
Agent 定製：按貴公司的場景配置或開發專屬 Agent。
模型上下文協議（MCP）集成：經模型上下文協議（Model Context Protocol，MCP）接駁經批准的外部工具與數據源。
文檔智能抽取：單據、合約等非結構化文件，自動抽出結構化數據。
AI 問數：日常語言直接查業務數據。
企業知識庫：整理企業內部知識，形成 Agent 可按權限調用的知識來源。
生態方案 / BI / 自選 LLM：生態方案可對接，BI 內置，底層大模型按需選用。
定製開發常見問題
定製一個Agent，週期與費用如何估算？+
先以場景診斷釐清流程步驟、數據來源、工具接入、權限、例外與驗收方式，再按複雜度和整合範圍編制項目時程與分項預算。
企業需要提供哪些配合？+
企業需要確認業務流程與規則，並安排相關系統、數據及負責人配合接入。雙方分工會在方案設計階段逐項列明。
Agent上線後如何持續優化？+
MTC持續跟進運維、效果檢查、知識與規則更新、模型與接口調整，並按企業的使用量與服務水平安排長期支援。
萬一效果不如預期，如何處理？+
先完成小範圍試運行，按準確度、處理時效、權限和人工覆核等驗收指標校準，再決定是否擴大使用範圍，以控制初期投入和變更風險。