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用 AI Bot 打造顧問團隊(五):數位行銷公司實戰案例

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)

AI Agent 數位行銷 LangGraph
28 min

用 AI Bot 打造顧問團隊(四):小型外包公司實戰案例

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.

AI Agent 外包公司 Claude Code