讓企業多年累積的專業，
成為 AI Agents 能準確運用、
持續累積的能力。
HIVE 協助將企業既有文件與專家經驗，建立成有結構的知識本體（Ontology），
讓 AI Agents 能依企業的規則與判斷方法，協助完成專業工作。
AI Agents 做不好專業工作，
難在不易掌握企業做法。
專業難以轉化規範、案例與專家經驗散落各處，難以變成 Agents 可運用的知識。
判斷不如預期面對複雜條件與特殊案例，Agents 難以用對企業規則。
把企業分散的專業建成知識本體，
讓 AI 依企業規則工作。
HIVE 整合企業文件與專家經驗、建立知識關係與規則，讓 Agents 依任務運用，並隨專家回饋持續更新。
專業概念與其屬性
物件之間如何連接
公式、法規與經驗法則
把企業專業知識，整理成 Agents 能運用的結構
HIVE 從企業文件與專家經驗中，協助建立知識物件、關係與規則，供 Agents 在工作中運用。
- 解析企業現有的知識文件
- 建立有關聯的知識物件與判斷規則
- 由專家確認重要知識與規則
Agents 依企業規則完成工作，交付有依據的成果
Agents 依任務條件選用適用的規則，完成分析、審查或規劃，並提供判斷依據。
- 依任務情境選用適用規則與例外
- 工作成果可追溯判斷依據與來源
- HIVE Agents 或企業既有 Agents 都能使用
文件有新版、專家有修正，知識都能跟著更新
HIVE 比對文件變更，找出受影響的知識；工作中的專家修正也能記錄下來。重要變更經確認後更新共用知識，供後續 Agents 使用。
- 新版文件只更新受影響的知識，不必全部重建
- 專家修正連同理由與依據一起記錄
- 重要變更經確認後更新，保留版本供 Agents 使用
認識 HIVE，
企業專業知識的 AI Agents 平台
以平台實際畫面示範：企業知識如何建成知識本體，再由 AI Agents 運用在專業工作中。
讓 AI Agents 判斷更可靠，企業經驗持續累積。
從知識建立、專業判斷到持續改善，HIVE 降低建置門檻，讓 Agents 的工作表現更可靠。
從企業現有文件出發，
AI 協助建立知識架構
HIVE 協助將手冊、規範與案例中的專業內容，整理為知識物件、關係與規則，再由專家確認。
AI 輔助建置用對企業知識，
讓 Agents 的判斷更可靠
依任務情境選用適用的規則與條件，降低錯用知識的風險。
知識有結構專家經驗持續累積，
成為 Agents 的助力
工作中的修正經確認後納入共用知識，供後續任務運用。
知識會成長知識有據可查，
降低 Agents 誤用風險
管理來源、版本與適用條件，重要更新經審核，確保知識可追溯。
知識要健康同樣的 AI，搭配 HIVE，
專業分析更可靠。
61 份模擬文件・40 道情境題
- 知識結構清楚知識與規則有關聯，讓 AI 找得到、用得對。
- 重要知識涵蓋完整保留工作所需的關鍵知識，避免重要資訊遺漏。
雲端、地端都能部署，
小模型也有可靠表現。
HIVE 整理好的專業知識，雲端與地端的模型都能使用；知識的存取與修改，始終由企業掌控。
依資安政策，選擇雲端或地端
雲端：搭配大型雲端模型，不需自備運算設備。
地端：資料與知識都留在企業內部。
地端 8B 小模型，可用度達 81%
8B 是企業可以自行架設的小型模型。搭配 HIVE 整理好的知識，在內部模擬測試中，分析建議的可用度達 81%；同一個模型用一般 RAG 只有 44%。
知識的存取與修改，都由企業把關
- AI 依權限查詢知識，存取範圍由企業設定。
- AI 不直接修改正式規則，更新須經審核。
- 每次修改都留下紀錄，可追溯來源與版本。
從工程讀圖到設備排查，
看 AI Agents 如何完成專業工作。
從工程讀圖、設備異常排查，到規範審查與文件分析，透過四個模擬情境，看看 AI Agents 如何依據企業知識進行判斷、提出建議。
| 時間 | 事件 | 值 |
|---|---|---|
| 10/27 10:32 | TST-204 導通測試失敗・Site 3 | 1.6 Ω |
| 10/27 10:35 | 複測 Site 3・Pin K17 | 仍異常 |
| 10/27 10:35 | 其他 Site（1–12） | 正常 |
| 10/27 10:36 | Socket 保養週期 | 週期內 |
3. 排水管線設計
3.1 管材採用 PVC，管徑依排水量計算，詳附表 3-1。
3.2 一般排水管坡度採 1/150。
3.3 管線轉彎處以 45° 彎頭組合，避免 90° 直角轉彎。
3.4 清潔口設置間距為 30 m。
3.5 管線支撐間距依管徑設置，詳附表 3-3。
| 項目 | 客戶規格 CS-118 | SOP v3 |
|---|---|---|
| 膜厚 | 15–25 μm | 18–22 μm |
| 附著力 | 5B | 5B |
| 鹽霧測試 | 480 h | 240 h |
同一項專業工作，
導入 HIVE 後有什麼不同？
個人專業，變成團隊共同能力
- 01關鍵人才不在，工作也能持續推進
- 02不同人執行，都有企業規則可循
- 03專家修正一次，全團隊都能受益
沖壓件製程規劃
以沖壓件製程規劃為例：老師傅請假，新人要接手報價。
4 週，交付第一版 AI Agents。
先選定一項需要專業判斷的工作，讓 HIVE 協助建立專業知識與 AI Agents。
選題
- HIVE 團隊
- 主持選題討論，共同訂定成功標準
- 企業端
- 指派熟悉該工作的同仁參與選題
建置 AI Agents
- HIVE 團隊
- 建立專業知識與 AI Agents
- 企業端
- 提供手冊、規範與歷史案例；專家定期確認知識內容
試用與比對
- HIVE 團隊
- 以歷史案件比對結果並修正
- 企業端
- 現場同仁試用
成果評估
- HIVE 團隊
- 彙整成果與後續建議
- 企業端
- 主管共同檢視成果
01哪些專業工作適合導入 HIVE AI Agents？
需要整合多份資料、依據專業規則判斷，且成果可以驗證的工作，都適合優先評估。例如設備異常排查、規範審查、工程規劃與專業文件分析。
02沒有專職 AI 團隊，也能導入 HIVE 嗎？
可以。HIVE 團隊可協助企業導入，平台也提供文字介面降低建置門檻。企業不必具備深厚的程式背景，只需釐清工作需求與判斷流程，再由專家確認重要內容。
03企業已有 AI Agents，能直接使用 HIVE 嗎？
可以評估串接既有 Agents，不必重新建置整套應用。HIVE 可透過 MCP 介面，讓企業現有的 AI Agents 依權限查詢專業知識與規則，延續既有投資。
04企業的機密資料與專業知識，如何確保安全？
HIVE 支援雲端與地端部署，企業可依資安政策選擇環境，並控管知識存取權限。敏感資料可保留在企業內部，重要知識更新也須經授權與審核。
協助建立專業知識、Agents 與工作流程。
讓 Agents 運用企業專業知識。