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AgilePoint TW AgilePoint 是企業級低程式碼平台，協助 IT 與業務團隊快速打造流程應用、整合系統，並導入 AI 工作流程治理。

我們深耕台灣市場，支援從報帳、人資、採購到跨系統整合，真正落實流程轉型，讓流程升級不再只是紙上談兵

如果 AI 擷取到錯誤的資料，卻沒有人在流程真正跑起來之前發現，會怎麼樣？「AI Inside eForms」讓你能在流程啟動前，直接從表單呼叫 Gemini。上傳一份工作說明書(Statement of Work)，Gemini 立即讀取...
17/08/2026

如果 AI 擷取到錯誤的資料，卻沒有人在流程真正跑起來之前發現，會怎麼樣？

「AI Inside eForms」讓你能在流程啟動前，直接從表單呼叫 Gemini。上傳一份工作說明書(Statement of Work)，Gemini 立即讀取內容，並自動填入表單。
→ 專案細節、里程碑、簽署人，自動帶入
→ AI 擷取出的內容，你都能清楚看見，並在送出前進行修正
→ 每一次流程啟動，都從已驗證過的資料開始

這正是「掌控 AI,掌控資料,掌控結果」的具體實踐。AI 負責執行工作，但在人員確認之前,流程不會往下推進。

而且，因為它運行在 AgilePoint Control Tower 與 Process Activities 早已採用的同一套 System Instructions 框架之上，這不是一項需要重新學習的新技能，而是同一套邏輯，只是提前套用而已。

閱讀完整文章：https://blog.agilepoint.com/invoke-google-gemini-as-a-form-lookup/




工作說明書(Statement of Work)一上傳到表單，還沒等你看完，欄位已經自動填好：專案細節、里程碑、付款排程、簽署人——全部直接從文件中擷取。這就是 eForm Lookups 帶來的改變。表單直接向 OpenAI 提問，答案在...
17/08/2026

工作說明書(Statement of Work)一上傳到表單，還沒等你看完，欄位已經自動填好：專案細節、里程碑、付款排程、簽署人——全部直接從文件中擷取。

這就是 eForm Lookups 帶來的改變。表單直接向 OpenAI 提問，答案在你切換到下一個分頁之前，就已經回來了。

專為那些「等不了一個完整流程週期」的當下時刻而生：
→ 費用申請一送出，當下就依政策核對，不用等多層審核跑完
→ 合約的關鍵條款，在申請表單都還沒填完前，就已被擷取出來
→ 客戶還停留在頁面上，資格就已確認完成，不必等工單被派送出去

本次版本新增：
→ 表單層級直接串接 OpenAI 查詢，不需額外的流程活動
→ 模型與憑證，統一集中在Access Token 層級管理

閱讀完整文章：https://blog.agilepoint.com/agilepoint-v10-now-supports-form-lookups-for-openai/





17/08/2026

你的 AI 代理人懂得推理,但當流程執行到一半發生變化,你的系統跟得上嗎?

在這一波 AI 競賽的第一階段,無論規模大小、產業別,多數企業都卡在同一個位置:用 GenAI 把任務自動化,卻始終跨不過「代理式協作(Agentic Orchestration)」這道門檻。

要跨出這一步，企業需要補上缺失的一塊拼圖：一個能將 AI 代理人與真實商業成果連結起來的動態流程層(dynamic process layer)。

我們整理出代理式 AI 成熟度的 5 個層級：
→ 結構化靜態自動化(Structured, Static Automation):僵化、孤立、寫死的邏輯
→ 平台無關的可組合性(Platform-Agnostic Composability):模組化、供應商中立、可持續調整
→ 韌性自動化(Resilient Automation):具備例外處理能力,決策智慧被完整記錄
→ 安全的代理式協作(Safe Agentic Orchestration):治理到位,人在迴路(human-in-the-loop)設計
→ 自我修復的閉環優化(Self-Healing Closed-Loop Optimization):成果自動回饋至系統中

你的企業，現在站在哪一個層級?

想看看「閉環優化」實際運作的樣子？
點此了解：https://www.agilepoint.com/closed-loop-optimization






代理式 AI 的真正價值，不在於選哪一個 LLM，而在於觀察 AI 在受治理的商業流程中,實際會如何表現。AgileLLM 讓你能立即開始這項評估。從 AgilePoint NX v10 開始，試用環境已原生支援 AgileLLM，團隊從第...
05/08/2026

代理式 AI 的真正價值，不在於選哪一個 LLM，而在於觀察 AI 在受治理的商業流程中,實際會如何表現。

AgileLLM 讓你能立即開始這項評估。

從 AgilePoint NX v10 開始，試用環境已原生支援 AgileLLM，團隊從第一天起,就能開始建構並評估 AI 驅動的流程。

更重要的是，你評估的是完整平台的真實體驗。AgileLLM 運行在與 AgilePoint 所有 AI 整合相同的代理式協作框架(agentic orchestration framework)之中，具備同樣的 AI Control Tower、治理政策、人在迴路(human-in-the-loop)決策機制,以及端到端的稽核追溯能力。無論你最終選擇串接 OpenAI、Claude、Gemini,或其他支援的模型,流程協作、治理、可觀測性(observability)與合規能力,都維持一致。
也就是說，你的評估重點會放在真正重要的事:AI 在真實商業流程中的實際表現,而不只是模型如何回應提示詞(prompt)。

如果你正在探索代理式 AI,理解其價值最快的方式,就是親眼看它在一套從一開始就內建治理、可觀測性,與自適應協作能力的企業級工作流程中運作。

閱讀詳細分析並觀看示範：
https://blog.agilepoint.com/introducing-agilellm/




05/08/2026

每家企業在追求代理式 AI(Agentic AI)時，都會撞上同一道牆：

AI 代理人需要空間去自主應變,系統則需要守住底線。多數做法,只能二選一,然後賭它不會出事。

滑動看看,這套架構如何同時做到兩者:
→ AI 代理人提出建議
→ AI Control Tower 進行驗證
→ 確定性系統(Deterministic Systems)負責執行

每一項 AI 提案,都先經過治理,才會真正觸及正式系統紀錄。

詳細分析請點選下方連結：
https://www.agilepoint.com/vendor-neutral-composable-architecture





一個流程,三個 AI 代理人,各自處理同一決策的不同環節。在這裡,第一個代理人負責讀取保險理賠案件中的損壞照片;它的輸出結果,交給第二個代理人比對事故描述是否相符;再交給第三個代理人,評估詐欺風險評分。三個代理人全部運行在 AWS Bedr...
28/07/2026

一個流程,三個 AI 代理人,各自處理同一決策的不同環節。
在這裡,第一個代理人負責讀取保險理賠案件中的損壞照片;它的輸出結果,交給第二個代理人比對事故描述是否相符;再交給第三個代理人,評估詐欺風險評分。三個代理人全部運行在 AWS Bedrock 上,而且是在同一個 AgilePoint 流程中——這個流程原本就同時支援 OpenAI 與 Anthropic。
這正是重點所在。更換 AI 供應商,不代表要重建整套系統。同樣的代理人、同樣的代理式協作架構(agentic orchestration)、同樣的稽核軌跡,只是換了個模型指向而已。
切換發生在存取權杖(access token)層級:只要設定一次模型,所有相關的流程活動與 AI Control Tower 就會自動同步更新,不需要在十幾個應用程式裡分頭設定。

本次版本新增:
➤ Bedrock 上的圖像分析與對話生成,支援內嵌流程活動(inline process activities)
➤ AI Control Tower 的代理人,能隨流程執行動態觸發
➤ 同樣的文字與視覺化稽核軌跡,現在涵蓋所有供應商的每一個代理人
當詐欺預測模型標記出可疑理賠案件時,AgilePoint 會暫停流程,將案件轉交人工審核,確認無誤後才會繼續往下走。AI 代理人能夠自主行動,但這套系統的設計,仍然讓人在關鍵決策上保有最終話語權。
供應商中立、真實理賠案件驗證:三個代理人,運行在 Bedrock 上,建構於你的團隊早已打造好的工作流程之中。

詳細見Blog：
https://blog.agilepoint.com/agilepoint_nx_connector_for_aws_bedrock/







AgilePoint 內部的 AI 代理人，正在自主核准理賠、觸發子流程、採取修正行動——全程無需人工介入。這改變了工作型態。花更少時間救火、手動修正錯誤，花更多時間設定防護機制、大規模審視結果。但這樣的轉變，前提是你必須信任 AI 代理人...
28/07/2026

AgilePoint 內部的 AI 代理人，正在自主核准理賠、觸發子流程、採取修正行動——全程無需人工介入。
這改變了工作型態。花更少時間救火、手動修正錯誤，花更多時間設定防護機制、大規模審視結果。
但這樣的轉變，前提是你必須信任 AI 代理人正在做的事。多數代理式 AI（Agentic AI）卡在上線前，原因就在這裡：沒有人願意把真正的決策，交給一個看不透的黑盒子。
AI Control Tower Dashboard 延續 AgilePoint 數十年來的企業級稽核紀錄能力，現在將每個 AI 代理人，都視為與人員、系統並列的一級流程角色（first-class process actor），無需額外建置監控層。
平台與應用程式管理者，可在租戶（tenant）層級取得集中檢視：
➤ AI 代理人在哪裡運作，觸及哪些流程
➤ AI 代理人採取過的每一個行動
➤ 代理人驅動作業的整體健康狀況與狀態
點進任一 AI 代理人,即可看到完整稽核軌跡:它看到的資料、產生的回應,以及觸發的每一項後續行動。這正是讓 AI 決策從黑盒子,變成可除錯、可在稽核中站得住腳、可持續優化的關鍵。

詳細可見Blog
https://blog.agilepoint.com/agilepoint-unveils-a-centralized-ai-control-tower-dashboard/





別再盲目把所有流程都丟給 AI 處理了 ❌在企業營運裡，有些事需要「絕對精準」，有些事則需要「靈活變通」。舉個例子：🔎 處理「信用卡詐欺審查」➡️ 必須要有清清楚楚、應付審計的死規則。轉彎改看「客服工單投訴」➡️ 卻需要理解客戶的心情與前後...
14/07/2026

別再盲目把所有流程都丟給 AI 處理了 ❌
在企業營運裡，有些事需要「絕對精準」，有些事則需要「靈活變通」。

舉個例子：
🔎 處理「信用卡詐欺審查」➡️ 必須要有清清楚楚、應付審計的死規則。
轉彎改看「客服工單投訴」➡️ 卻需要理解客戶的心情與前後文，做出人性化的判斷。

同一個系統，要怎麼同時做到這兩件事？
AgilePoint 的動態流程層直接給你雙引擎，讓你想用什麼、就配什麼！😎

底子超硬的【雙控制塔】架構大公開：

🤖 AI Control Tower（大腦擔當）
當遇到模糊不定、需要靈活思考的事情時，就派出 AI Control Tower！它會像人類一樣閱讀前後文，幫流程動態推理出最佳的下一步。

⚙️ REST Control Tower（鐵面擔當）
當邏輯必須一翻兩瞪眼、需要 100% 符合法規，或只是簡單的數值檢查時，呼叫 REST 控制塔就對了！透過標準 API 串接回傳，不需要浪費 AI 算力，既省時又絕對精準。

不管背後是誰做決策，轉身都能觸發 AgilePoint 最強大的動態變形超能力：
🚀 彈性調整流程、臨時安插緊急任務、秒開子流程、呼叫外部服務！

這就是「組合式設計（Composable by design）」的魅力！你的流程要怎麼變，每一站都由你做主！

完整教學請見Blog，連結如下：
https://blog.agilepoint.com/rest-control-tower-available-in-agilepoint-nx-v10/






【SharePoint 2016/2019 終止支援：這不是 IT 遷移，而是你的「AI 戰略轉型契機」】 許多企業正把微軟今年（2026年）7 月的 SharePoint 終止支援，單純當作一場「基礎架構的升級與遷移」來應對。 但在 Ag...
14/07/2026

【SharePoint 2016/2019 終止支援：這不是 IT 遷移，而是你的「AI 戰略轉型契機」】
許多企業正把微軟今年（2026年）7 月的 SharePoint 終止支援，單純當作一場「基礎架構的升級與遷移」來應對。
但在 AgilePoint 看來，這其實是難得的戰略契機。
真正的「現代化」不該只是把工作流程從一個平台搬到另一個平台，而是要讓你的企業架構做好準備，迎接下一波 AI 浪潮。

與其每次技術升級都要砍掉重練，企業此時更需要建構一個能「超前部署」的系統架構：
🎯 彈性敏捷：能輕鬆適應未來的平台變革
🎯 AI Ready：能無縫對接 AI 代理人（AI Agents）與進行流程編排
🎯 拒絕綁定：具備供應商中立性，避免被特定軟體廠商綁死（Vendor Lock-in）
🎯 累積資產：不只實現任務自動化，更能完整保留企業專屬的商業智慧與 know-how

未來能從 AI 中獲益最多的企業，絕對不是那些「裝了最多 Copilot」的公司；而是能建立起一個可持續擷取、學習，並隨實際業務流程自我演進之營運系統的企業。

這，就是「IT現代化」與「數位轉型」的本質差異。

在我們的最新部落格中，我們將為您深入解析：
💡 微軟 2026 年 7 月的終止支援，對您的企業有何實質影響？
💡 您有哪些現代化的方案可以選擇？
💡 如何一勞永逸地做好 SharePoint 流程的防禦，從此告別無止境的遷移地獄？

📖 Read the full article here:
👉 https://www.agilepoint.com/blog-posts/sharepoint-modernization-before-end-of-support











「86% 的 AI 專案，沒能走出試驗室。」 這不是聳動的標題，是 2026 年最新的企業 AI 調查結果。 同一份報告還說：72% 的企業聲稱已在生產環境使用 AI。但真正達到企業規模落地的，只有 11～14%。 這個落差，幾乎每家正在推...
23/06/2026

「86% 的 AI 專案，沒能走出試驗室。」

這不是聳動的標題，是 2026 年最新的企業 AI 調查結果。

同一份報告還說：72% 的企業聲稱已在生產環境使用 AI。
但真正達到企業規模落地的，只有 11～14%。

這個落差，幾乎每家正在推動 AI 的台灣企業都熟悉——

✦ POC 階段一切順利，正式上線後整合問題接連爆發
✦ AI 系統跑起來了，但責任邊界、例外處理從未被清楚定義
✦ 到了年度報告，無法向經營層說明這個 AI 專案到底省了什麼

這不是模型不夠好的問題。

問題在於：多數組織把 AI 當成獨立工具導入，卻沒有同步建立讓它真正嵌入業務的三個結構——

① 治理層：AI 決策的邊界（哪些可以執行、在什麼條件下、誰來確認）
② 整合層：與既有系統的雙向串接（讓 AI 能取用真實的業務脈絡，而不是孤立運作）
③ 量測層：可追蹤的業務成果指標（讓 ROI 從感覺變成數字，讓報告說得出口）

這三個缺口，正是 86% 的試點無法規模化的結構性原因。

AI 試點能否走向企業落地，決定點在導入前的架構設計，而不是導入後換一個更好的工具。

選擇 AI 平台時，真正要問的不是「模型夠不夠強」，而是「這個平台能不能同時補上治理、整合、量測這三
層？」——AgilePoint 的可組合架構（Composable
Architecture）與跨系統整合能力，設計出發點正是為了讓既有 IT
投資不白費，讓試點的成果有機會被複製與擴展。

你的 AI 專案，目前卡在哪一個環節？



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