打造組織專屬工作流程，以 AI 賦能團隊——WOLF 平台開箱

根據人工智慧科技基金會（AIF）發布的《2026 台灣產業 AI 化大調查》結果顯示，台灣企業的 AI 應用已在今年進入爆發期。高達 85.8% 的企業明確表示將於今年啟動或擴大 AI 佈署。然而，亮眼數字的背後，仍存在不容忽視的落差。

這種落差在企業中更為明顯，現實常見的情境是：團隊成員各自摸索、各用各的 AI 工具，有人習慣用 AI 做文件草稿，有人倚賴它處理數據，有人則從未使用過。顯示所謂的「AI 導入」便停留在個人層次，始終無法真正滲透進組織的運作核心。

而要真正讓 AI 發揮組織層級的效益，關鍵並不在於引進更多工具，而在於建立一套屬於組織自身、可被所有成員共同遵循的工作流程。

試著回想日常工作時，是否也遇過這樣的情境：每次請 AI 整理會議記錄或翻譯外電，都得重新想一遍怎麼下指令，甚至反覆試錯才能得到理想結果？或是同事問起「你都怎麼問 AI？」，往往很難直接分享自己的方式？更常見的是，每個人各自發展出一套使用習慣，部門內沒有人了解彼此的做法，成果品質自然參差不齊。這種「AI 用法各自為政」的困境，在企業中比想像中普遍。

這正是 AIF 推出 WOLF（Workflow AIF）的初衷。WOLF 是專為企業設計的 AI 工具，協助每一位員工將專業經驗與作業流程轉化為標準 SOP，並將個人的 AI 使用方式發布給團隊共同沿用，讓 AI 不再只是個人習慣，而是整個組織共享的工作能力。

以下是關於 WOLF 的基本介紹：

WOLF 是什麼？能解決什麼問題？

在實際工作場景中，多數人使用 AI 的方式往往是「一次性」的：輸入文件、貼上提示詞、得到結果。這樣的流程難以標準化，也很難複製給其他人使用。

WOLF 的設計出發點，是讓使用者能以「拖拉卡片、串接流程」的方式，把輸入來源、AI 模型設定與輸出結果組裝成一套固定流程。建好之後，只需點一下發布，整個群組的人都能直接使用，不需要了解背後的設計邏輯。對企業來說，這意味著流程只需設定一次，就能快速部署給所有同仁立即使用，大幅縮短導入與推廣的時間。

此外，將任務拆解為多個步驟串接的設計，有助於穩定 AI 的產出品質、降低錯誤率；而標準化的流程模板，更能將資深同仁的專業經驗轉化為可共享的 SOP，讓新進人員也能快速上手，無縫承接團隊的工作方式。

核心概念：畫布與 聊天室

進入 WOLF 之後，會看到兩個主要的操作層次：

畫布是設計流程的地方，也就是「後台」。你可以在這裡選擇需要的功能卡片、調整順序、設定 AI 的工作指令與使用的模型，完成後儲存即可。畫布以專案為單位，同一個畫布中可以建立與管理多個流程。

聊天室是實際使用的介面，也就是「前台」。流程發布後，使用者只需要透過對話框輸入文字或上傳檔案，就能直接得到結果，完全不需要接觸背後的畫布設計。

這種「後台設計、前台使用」的架構，將流程設計者與流程使用者的工作明確分開。設計者預先將複雜的作業邏輯封裝完畢，使用者便能直接上手，無需理解背後的運作原理。對企業而言，只需安排一位熟悉業務的同仁負責規劃流程，其餘員工即可直接使用現成成果。不必每個人從頭摸索如何拆解作業、如何在平台上建立流程，大幅降低了學習門檻與導入成本。

【圖1：登入後的首頁畫面。系統預設範例流程，點選即可直接進入 聊天室 體驗，適合新使用者快速上手。】

四步驟建立第一個 AI 流程

接下來以「外電編譯小工具」為例，帶大家看看一個流程是怎麼建起來的。這個工具的功能是：貼上一則外媒新聞連結後，自動將報導翻譯成繁體中文，並針對文中的關鍵專有名詞產出 85–100 字的「背景小百科」。

如果你目前只是想了解 WOLF 能做什麼，也可以直接跳到後面的「發布後，使用者怎麼用？」，從使用者的角度感受一下實際體驗。

第一步：建立畫布並命名
登入系統後，進入畫布介面，點選上方名稱欄位為畫布命名。命名完成後，系統會跳出「編輯畫布資訊」視窗，可在此填寫畫布說明並設定所屬群組（也就是這個畫布屬於哪個團隊，群組成員才有編輯權限）。

【圖2：「編輯畫布資訊」視窗。畫布說明可幫助成員快速了解此畫布的用途；所屬群組決定哪些人擁有編輯權限，建立後仍可隨時修改。】

第二步：新增功能卡片並串接
點開工具箱，可以看到幾種功能卡片：流程起點、檔案來源、文字來源、Agent、Agent 結果，以及發布流程。其中「流程起點」與「發布流程」是每個流程必備的兩端，其餘卡片則依需求選用。

外電編譯小工具的輸入是一則新聞網址，因此選用文字來源卡片。值得一提的是，WOLF 的文字來源內建自動擷取功能，貼入網址後會直接抓取該頁面的文字內容，不需要手動複製貼上。串接順序如下：
流程起點 → 文字來源 → Agent → Agent 結果 → 發布流程

【圖3：畫布中卡片串接完成的畫面。文字來源卡片接收使用者貼入的網址，Agent 負責處理翻譯與百科生成，連結線標示資料流向。】

第三步：設定 AI 模型與工作指令
點選 Agent 卡片，即可選擇要使用的 AI 模型，以及撰寫這個 Agent 的工作指令（也就是告訴 AI 它是誰、要做什麼、輸出格式長什麼樣子）。

WOLF 支援 OpenAI、Google 等主流線上模型，也支援企業自行建置的內部模型（資料不會傳到外部網路，適合有資安或保密需求的使用情境）。

以外電編譯小工具為例，工作指令會這樣告訴 AI：「你是一位國際新聞編譯專家，請將使用者提供的外電內容翻譯成繁體中文，排除廣告與圖說文字，並從文中挑選 1–2 個重要的專有名詞，各寫一段 85–100 字的背景說明。輸出格式依序為：中文標題、翻譯全文、關鍵詞百科、參考來源。」

這種清楚告知 AI 角色、步驟與輸出格式的寫法，能大幅提升每次產出的穩定性與一致性。

設定完成後，點選「執行」，就能在畫布中直接預覽 Agent 的輸出結果，確認格式與內容是否符合預期。

【圖4：Agent 結果卡片展開後的畫面。點擊「讀取」查看結果，若產出內容較長可點選展開圖示瀏覽完整內容，確認格式與輸出規範一致後即可進行下一步。】

第四步：發布流程給群組使用
確認輸出結果符合預期後，在「發布流程」卡片填入流程名稱、使用說明，並選擇可以使用此流程的群組，即完成發布。

【圖5：發布流程卡片。「流程名稱」將顯示於用戶首頁；「流程描述」將顯示於 聊天室，告知使用者如何操作此流程；最後選擇可使用此流程的群組，按下發布即完成。】

發布後，使用者怎麼用？

流程發布後，使用者端的體驗非常直覺。以外電編譯小工具為例：進入首頁，點選該流程，即會進入 聊天室 介面；只需將外媒新聞的網址貼入對話框送出，稍等片刻，畫面上便會出現完整的中文編譯結果——包含中文標題、翻譯全文，以及文末附上的關鍵詞背景小百科。
整個過程不需要輸入任何指令，也不需要知道背後用的是哪個模型——使用者看到的，就只是一個乾淨的對話介面與格式一致的編譯產出。

【圖6：外電編譯小工具的 聊天室 介面。使用者貼入新聞網址後，AI 自動產出中文標題、翻譯全文與關鍵詞百科，排版清晰、格式統一。】

這正是 WOLF「畫布」與「聊天室」分層設計的核心價值所在：設計者只需設定一次，使用者每次都能得到一致的輸出品質。

雲端、地端、多模型組合與比較，一個平台全支援

WOLF 在模型使用上提供了相當高的彈性，不只是「選一個模型來用」，而是讓使用者能針對不同需求自由組合。

支援雲端與地端模型：可以連接 OpenAI、Google 等主流雲端 AI 服務；若企業有自行建置的地端模型，也能直接串接，確保資料不會傳出內網。這對金融、醫療、法律等對資料保密要求較高的產業來說，是在合規環境下導入 AI 工作流程的關鍵條件。

同一流程，多個 Agent 分工：一個流程裡可以串接多個 Agent，且每個 Agent 可以各自指定不同的模型與工作指令。實際應用上，這讓你能依照任務複雜度做分工——例如用成本較低的模型負責前期的格式整理或摘要，再交由能力較強的模型負責深度分析，兼顧效率與成本控制。

同一指令，多模型並排比較：把相同的工作指令同時送進兩個不同的 Agent，就能在同一個流程裡直接比較不同模型的輸出差異，讓團隊有具體依據決定正式上線要採用哪個模型，而不是憑感覺做選擇。

【圖7：新增 LLM 設定畫面。為模型輸入一個可辨識的名稱，再從下拉選單選擇要使用的模型，即可完成基本設定。目前支援 Google、OpenAI 等主流雲端模型。】

小結

WOLF 的核心價值，在於將「個人的 AI 使用經驗」轉化為「團隊可共享的工作工具」。無論是編輯、法務、HR 或業務，任何人都能在無需工程背景的情況下，設計出符合自身工作流程的 AI 助手，並讓整個團隊共同受益。平台也內建合約初審、職務適配性分析、競品分析、多報告產出等多種範例流程，方便使用者直接套用，或以此為起點進行調整。

隨著 AI 工具日益普及，下一個競爭力的真正差距，或許不在於誰用了 AI，而在於誰能將 AI 用得有系統、可複製、可傳承。WOLF 試圖回答的，正是這個問題。

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