不只行銷、銷售、客服 AI 大升級，漸強實驗室發表 Crescendo Agent Lab

個人的 AI 智慧，不等於組織的經營成效。2026 年 9 月，漸強實驗室在年度產品發表會「Intelligence in One Touch」發表 Crescendo Agent Lab——一個統一治理行銷（MAAC）、銷售與客服（CAAC）、數據（DAAC）各個專責 Agent 的企業管理層，讓智慧不再被部門高牆卡住，流過企業每個角落。

這篇文章會依序帶你看懂：AI 用得再熟，為什麼還是換不到企業 ROI；行銷、業務、客服三個場景，這次各自更新了什麼具體功能；以及全新平台 Crescendo Agent Lab 怎麼統一管理 AI Agent 權限與成本。

為什麼 AI 用得越熟，不等於企業賺得越多

大多數人都遇過這個場景：打開 ChatGPT、Claude 或任何工具，問一個跟工作有關的具體問題，常得到一個感覺很聰明、卻哪裡怪怪的答案：報的是上週的公定價，不是你正在跑的檔期價；用字流暢，卻漏掉這週的促案。你只好補充背景資訊，再問一次。

把這個小摩擦乘上公司裡的每一個人、每一天——這就是「個人 AI 效率」跟「企業 ROI」之間的落差。

AI 很聰明，只是還不認識你的公司。

數字也證實了這一點：漸強實驗室分析自家平台 175 個品牌、65 萬則對話（2026 年 5～8 月），45.3% 的客戶詢問發生在營業時間之外；客服現場光是釐清需求、查 CRM、找商品，一件案子平均要花 15 到 60 分鐘。回應慢，商機就悄悄流失。

造成關鍵差異的，是經營者早就視為理所當然、但一般 AI 卻完全不具備的兩件事：第一是「脈絡 Context」，企業現在正在發生什麼；第二是「工作流程 Workflow」，一件事在你的組織裡實際上怎麼被完成。

給 AI 脈絡＋工作流程，它就不再只是回答問題，而是把工作完成；不再單打獨鬥，而是跨部門協作。個人智慧，才真正變成組織智慧。

要達成這套公式，光靠一支 Agent 是不夠的：行銷、銷售、客服有各自的需求，而且企業更需要——在專責 Agent 底下，共用同一套脈絡、工作流程與治理的基礎設施——也就是漸強實驗室這次發表的 Crescendo Agent Lab。

單一 Agent 是看得見的行動表層，而平台底下才是真正累積 ROI 複利的地方。接下來帶你看漸強 AI Agent 如何深入不同場景，並被同一平台 Crescendo Agent Lab 好好管理。

▼MAAC 行銷＋DAAC 數據 Agents：越用越懂你的 AI 行銷黃金搭檔

多數行銷人把 AI 用在「產出端」而不是「決策端」——文案幾分鐘就有，一個下午能生出上百個版本，可是轉換率往往沒有跟著動。產出更多，不等於決策更好。

漸強實驗室 MAAC Agent 做的是行銷決策，扎根在顧客脈絡、品牌規則與上一檔成效之上。行銷團隊的角色，從工具操作者變成決策者。

這些顧客脈絡來自數據洞察平台 DAAC，DAAC Agent 把散落各處的資料（交易、瀏覽、搜尋、對話、購物車、檔期）整併成三個維度：

• 關係深度：會員資料、交易紀錄
• 需求訊號：搜尋意圖、對話內容
• 行動時機：檔期時程、購物車活動

MAAC Agent 再讀取這些訊號，協助行銷人規劃活動。

▼MAAC 行銷 Agent：一句話，展開一檔完整行銷節奏

有了背後的顧客脈絡，行銷人員就能透過簡單的四步驟，讓 MAAC Agent 提案一檔行銷活動。

1. 輸入目標、上傳素材
2. 與 Agent 一起釐清目標，AI 規劃受眾、內容、通路與時機
3. 理解顧客脈絡，產出 AI 洞察報告：包含結論、依據、建議行動等
4. Agent 生成可供核准的行銷企劃

接下來，行銷人員就能一一檢視、修改、核准或否決方案，這些決策也會成為 MAAC Agent 下次判斷的訊號，甚至提供方案更新的建議。

舉個情境例子：第一波活動發出後，MAAC 觀察到 68% 的收件者點進了商品頁，卻只有 4% 走到結帳，其中有 41% 顧客問了「我有會員價嗎？」。於是 MAAC Agent 主動提出調整：受眾從「全體會員」收斂成「互動過但未購買」，內容從「加碼折扣」改成「講清楚會員權益」，持續更新行銷策略。

當 MAAC Agent 觀察到策略需要更新時，會智慧判斷下一步行動，例如直接替你建好該檔期可用的自動旅程，讓你輕鬆修改、核准，不用再從零開始發想與設定。

▼品牌行銷準則 Brand Playbook：讓 Agent 學習品牌知識

不只幫你讀懂顧客，MAAC Agent 也可以讀懂你的品牌。搭配 MAAC Agent 的另一個新功能，是建立「品牌行銷準則 Brand Playbook」——品牌基本規則、發送規則、行銷節奏、慣用策略、紅線禁區，加上其他品牌內部的隱性知識，將企業決策判斷資產化，於是這些決策記憶，不再留在某個人的腦子裡，而是留在系統裡。

以品牌行銷準則為基礎，MAAC Agent 的運作機制形成一個循環：Agent 提案策略 ⭢ 人進行決策（修改、核准、否決）⭢ Agent 執行後觀測成效 ⭢ 更新品牌記憶，Agent 提案 ⭢ 人進行決策（修改、核准、否決） ⭢ Agent 執行⋯⋯。

這讓 MAAC Agent 成為越用越懂你的品牌的最佳行銷隊友。

▼MAAC MCP：讓你慣用的 AI 也能用 MAAC 的資料

只想用自己習慣的 AI？透過 MAAC MCP，ChatGPT、Claude 這類你團隊已經在用的 AI 工具，也能直接讀取 MAAC 資料、執行行銷任務——權限仍然由 MAAC 統一管理，高風險動作照樣需要核准，核准紀錄也會回到 MAAC。

▼《全聯全電商》實測心得

「我們要的不只是工作流程自動化。我們希望 Agent 能結合歷史電商資料與 AI 分析，主動找出我們人工看不出來的機會——新的高潛力受眾、商品之間的關聯性、活動成效的預測。這才是 AI 在行銷決策上真正展現價值的時刻。」

 

——全聯全電商 特助 羅煒茜（Paris Lo）

《全聯全電商》跑了三檔活動，每一檔都是不同的機會：

1. 七夕：以前靠人工挑標籤，現在 Agent 找出高互動、轉換意圖高的美妝保養受眾，還帶動了跨品項購買——過去只買母嬰、食品的會員，第一次買了居家家電和 3C，75% 的購買發生在顧客過去沒買過的品類。

2. 中元節：以前單一活動主打折扣金額，現在 Agent 找出高互動、尚未充分轉換的顧客，用多品類入口提升購買機會，66% 的下單者是新客。

3. 開學季：以前要靠人工排除重複受眾，現在 Agent 主動找出可以直接經營的保健食品受眾，還偵測到與同日其他活動的受眾衝突，CTR 比過往平均提升 71%。

三檔合計，CTR 約 1.5 倍、購買 CVR 約 6 倍、每位收件者營收增加約 400%。

同樣的預算，更高的營收。行銷人問的問題也變了：以前把報表帶給 AI 問「我該怎麼做？」，現在 MAAC 把企劃帶給行銷人問「我們要不要這麼做？」——從找答案，到做決定。

▼CAAC 銷售 Agent：讓廣告流量變成業績轉換

行銷把名單帶到門口，點擊和成交之間發生的事，才是企業營收悄悄流失的地方。四個常見的斷點：

• 廣告點完沒有下一步，高意圖的那一刻就這樣消失了。
• 名單太多，沒有優先順序。業務憑感覺挑名單，冷名單佔掉一整天。
• 對話散落各處，LINE、IG、FB⋯⋯什麼都沒有累積下來。
• 跟進結果沒有回饋給行銷，下一檔活動只能用猜的。

漸強實驗室對話平台 CAAC，以「廣告轉對話 Ads to Chat」接住流量，再利用 Agent 即時回應、收集需求，並把跨通路及不同形式的資料，收進同一個顧客輪廓。

▼廣告轉對話 Ads to Chat：全台首家與 Google 合作

Google 與 Meta 兩個廣告平台同步支援，且漸強實驗室是 Google 全台第一家技術合作夥伴。不論從哪個平台點廣告，訪客都直接進入 LINE、IG Direct、FB Messenger 或 WhatsApp，沒有表單、沒有 Landing Page，轉換訊號也自動回傳給廣告平台，讓行銷終於能看見哪支素材帶來的是營收，不只是點擊。

▼CAAC Sales Agent 接住第一線需求

廣告進線後，由 AI Agent 即時回應、收集關鍵需求；就算是營業時間外，Agent 也會先把資訊問清楚，業務隔天直接接手，不用重新從頭問一次。

▼把散落各處的對話，變成統一治理的資產

以前，顧客資料可能散落在通話紀錄、各種表單、業務個人 LINE 對話裡，誰都找不齊。現在，CAAC 幫你做五件事：

• 一站式管理所有對話紀錄，把 LINE、FB、IG、WhatsApp、語音通話等全部收進同一個顧客輪廓。
• 對話資訊直接歸檔，儲存起來可以再應用，不用再翻聊天紀錄，也不用人工整理。
• 語音通話與錄音直接轉文字紀錄管理，20 分鐘的電話講完，不用自己再整理一次逐字稿。
• 業務跟進時，Agent 也會自動更新摘要及 CRM。
• 成交或未成交的轉換數據，還會自動回傳廣告平台，讓行銷持續精準溝通。

▼CAAC 客服 Agent：承擔冰山下的「隱形工作」

客服問題有時很複雜，沒有固定答案，例如顧客問：「我爸爸年紀大了，有推薦的保健品嗎？」要回答得好，得搞懂情境、找到對的產品、確認合規用語、套用當期檔期——單純「很會聊天的 AI」很難做好全部。而如果每次客服都要重新找一次這些資訊，產品和流程一多，時間就越拉越長。

這次漸強 CAAC 的更新，為的就是希望幫助客服團隊，一起把容易被忽略的「隱形工作」做完，並持續改善讓下一次做得更好。

▼Service Agent 幫你做完四個客服動作

以保健品品牌《Move Free 益節》案例來說，客服的四個步驟被 Agent 自動串起來：取得顧客情境 → 查找適合產品 → 確認合規說法 → 套用當期行銷檔期，不過高風險動作仍保留人工核准，或將複雜問題轉交給真人回應。

▼由品牌知識庫支撐，並持續找缺口改善

CAAC 客服 Agent 背後有一整套品牌知識庫——產品知識、合規用語、檔期資訊都在裡面，Agent 才能在每一次服務裡穩定套用同一套規則。

但知識庫不會永遠是完整的：遇到還沒收錄的情境，CAAC Agent 會自己偵測到客服缺口，主動提出更新建議，等人核准後才正式學進知識庫，下一次遇到類似問題就不用再重新處理一次。

CAAC Agent 也會自動偵測客服現場潛在的銷售機會點，以及同步更新行銷檔期資訊，不用等人手動維護。

▼《Move Free 益節》實測心得

原本 15 到 60 分鐘的客服處理流程，縮短到約 3 分鐘！省下的不是打字時間，是回覆前後的查詢與確認時間。把「執行與改善」放手交給 CAAC Service Agent 後，客服不再是重複發生的成本，而是一種會複利成長的能力——當每一次服務都走對、下一次都更好，客服才真正成為可規模化的企業能力。

▼Crescendo Agent Lab：集中管理你的 AI Agent

當企業突然多出 100 支 AI Agent，會發生什麼事？——沒有一支乾淨地共享資料，沒有人知道誰有權限做什麼，也沒有人看得到總成本。100 支 Agent，不等於 AI 能力。

每個 Agent 的能力固然重要，但我們更重視企業如何能好好管理這些 Agent，讓「AI 規模化」是可控的、井然有序的、方便的，於是一個全新的企業 AI 治理平台「Crescendo Agent Lab」誕生。

有了 Crescendo Agent Lab，企業可以在同一個地方做四件事：

• 部署 Deploy：上線新的 Agent，不用每次都從零架設環境。
• 串接 Connect：幫 Agent 接上企業自己的系統和資料，不用重新打通一次管線。
• 界線 Boundary：設定每一支 Agent、每一個使用者能碰到什麼資料、能做到哪一步。

（舉個例子：同一支 HR Agent，HR 主管能看薪資資料，行銷同仁不行；同一支營運 Agent，查庫存能直接執行，修改庫存或下單就需要人工確認。誰在使用，決定它能知道什麼、做到哪裡。）

• 用量與成本 Usage & Cost：看到每一支 Agent 被誰用、用了多少次、花了多少錢。

這四件事是每一支 Agent 上線前都要回答的問題，Crescendo Agent Lab 把它們變成一套共用的基礎設施，而不是每個部門各自土法煉鋼一次。

各部門能自由開發、訓練、使用自己的 Agent，但安全與權限由企業整體統一管理——不要讓組織圖，限制了你的 Agent。 可以越來越多 Agent，企業累積的應該是能力，而不是複雜度。這是讓 AI 從少數先行部門，真正擴展到全公司的前提。

想了解更多 Crescendo Agent Lab？【點此逛網頁】

結語：從資料迴圈到 One Touch

把時間軸拉開來看：Q1「資料基礎建設」分散訊號整併成統一顧客輪廓；Q2「AI Brain Blueprint」一個閉環的資料底座，讓 AI Agent 有了能「思考」的脈絡；Q3，也就是這次發表，是 Crescendo Agent Lab——MAAC、CAAC、DAAC 共用同一套脈絡與工作流程，Crescendo Agent Lab 負責治理。Agent 不再只是回答問題，而是跨部門採取行動。

AI 不再只是個人生產力的附加工具，而是變成企業能力本身。接下來的路，是讓 Agent 不再只是在部門裡工作，而是跨部門協作——打破團隊之間最後一道高牆。

我們想打造一個世界，讓 AI 也能像水一樣，誰都能簡單取用。

漸強實驗室 CEO 薛覲（Jin Hsueh）借用了松下幸之助的「水道哲學」——電力曾經稀缺又昂貴，但當產業與基礎建設成熟之後，電就該像自來水一樣，打開水龍頭，人人都能取用。套用到現今， AI 也應該「像水一樣」：不管是一人創業、十人小公司、成長中企業，還是大型跨國公司，每個人都應該能像打開水龍頭一樣，輕鬆取得 AI，把 Agent 放進自己的工作裡。

而漸強實驗室讓產品、技術、顧問坐在同一張桌子上。我們不只是給建議，也不只是裝軟體；我們把商業痛點，翻譯成系統真正落地的樣子。我們希望幫助你，將 AI 投資成能持續複利、創造企業 ROI 的地方。

歡迎你與我們的團隊聊聊，預約一場 AI 產品導覽。