http://yennj12.js.org/yennj12_blog_V4/categories/case-study/Recent content in Case Study on YennJ12 Engineering BlogHugo -- gohugo.ioen-usThu, 30 Apr 2026 13:00:00 +0800http://yennj12.js.org/yennj12_blog_V4/posts/ai-agent-team-for-consultant-part5-digital-marketing-zh/Thu, 30 Apr 2026 13:00:00 +0800http://yennj12.js.org/yennj12_blog_V4/posts/ai-agent-team-for-consultant-part5-digital-marketing-zh/情境設定 公司背景： PixelFlow Agency，台灣台中，8 人數位行銷公司 主要服務： 社群媒體管理、廣告投放（Meta / Google Ads）、SEO、內容行銷 服務客戶數： 同時服務 15-20 個品牌 核心痛點： 每個客戶每月需要 30-50 篇社群貼文，文案師產能跟不上 廣告成效報告每月要花 2 天手動彙整，格式各異 新客戶的「內容策略規劃」每次都要從頭寫，耗時 3-5 天 客戶問「我們這個月的廣告怎麼樣」時，帳號管理師要翻資料才能回答 目標： AI Agent 承擔 60% 的文案產出、100% 的報告彙整、80% 的策略草稿。 整體架構設計 定期觸發（每日/每週/每月）+ 客戶即時請求 ↓ ① Brand Agent（品牌守門員） → 載入品牌 DNA，確保所有輸出符合品牌調性 ↓ ┌────────────────────────────────┐ │ 並行執行（Parallel Execution） │ ├──────────────┬─────────────────┤ ② Content Agent ③ Ad Copy Agent （內容策略師） （廣告文案師） └──────────────┴─────────────────┘ ↓ ④ Analyst Agent（數據分析師） → 讀取廣告成效數據，產出洞察 ↓ ⑤ Report Agent（報告撰寫師） → 整合所有產出，製作月報/週報 ↓ ⑥ Presenter Agent（簡報師） → 把報告轉成客戶易讀的簡報格式 技術選型： 本案例使用 LangGraph + Claude API（路線 C）http://yennj12.js.org/yennj12_blog_V4/posts/ai-agent-team-for-consultant-part4-outsourcing-zh/Thu, 30 Apr 2026 12:00:00 +0800http://yennj12.js.org/yennj12_blog_V4/posts/ai-agent-team-for-consultant-part4-outsourcing-zh/情境設定 公司背景： TechBridge Studio，台灣台北，10 人軟體外包公司 主要業務： 承接中小企業的網站、APP、後台系統開發 每月詢問量： 約 40-60 個潛在客戶詢問 核心痛點： PM 每天要花 3-4 小時回覆詢問、估時、報價 需求不清楚的客戶佔 70%，常常來回溝通一週才能確定範圍 報價單格式不統一，常常漏掉風險評估 客戶問進度時 PM 要手動查詢 Jira，很耗時 目標： 用 AI Agent 團隊處理 80% 的初步詢問與報價流程，讓 PM 只需審核最終結果。 整體架構設計 客戶詢問（LINE / Email / 網頁表單） ↓ ① Intake Agent（需求釐清師） → 提問 10 個標準問題，整理結構化需求 ↓ ② Scope Agent（範圍評估師） → 拆解功能清單，標記模糊需求，評估風險 ↓ ③ Estimator Agent（報價估算師） → 根據功能清單估時、報價，套用公司價目表 ↓ ④ Proposal Agent（提案撰寫師） → 產出正式提案文件（含時程、里程碑、付款條件） ↓ ⑤ PM Review（人工審核） → PM 在 5 分鐘內審核並核可 ↓ ⑥ Follow-up Agent（追蹤師） → 3 天後自動詢問客戶是否有問題，追蹤成交 技術選型 本案例使用 Claude Code + AGENTS.