認識你的 AI 同事

公司裝了一組 AI 助理，你用打字的方式交代事情，它把事情辦完再回你。

它不是搜尋引擎，也不是通用的聊天機器人。它讀得到公司內部的文件與資料， 所以問得出「我們公司的規定是什麼」，而不是網路上的通則。

你會遇到的兩種角色

在網頁版的對話畫面左邊，你會看到一排可以點的對象：

角色	副標長什麼樣	什麼時候找它
大腦總管 Nova	「🧠 調度中樞」	不確定該問誰的時候。它會判斷這題屬於誰，轉給對的專責 Agent，再把答案整理回來給你
專責 Agent	那個 Agent 的職務描述，例如「人資助理」「業務分析」	你已經知道這題屬於哪個領域，直接找它最快

不知道要選誰就選 Nova。你不會因為選錯而得不到答案，最多是多繞一圈。

情境 1 · 問公司規定

我今年還有幾天特休？請假要提前幾天送？

它會去翻公司放在平台上的人事文件，回答時通常會附上引用的段落，讓你知道 這句話是從哪份文件的哪一節來的。

這類問題是它最擅長的：規定寫在文件裡，你不用自己翻。

情境 2 · 查數字

上個月北中南三區的業績各是多少？哪一區掉最多？

如果公司把業績資料開放給這個 Agent 看，它查得到、也算得出比較。 資料沒開放給它的話，它會直接說它看不到，不會亂編一個數字給你。

情境 3 · 問流程

我出差搭高鐵的票要怎麼報帳？要附什麼？

跟情境 1 一樣是文件題，差別在於答案通常是一串步驟。你可以接著追問 「那如果我弄丟收據呢」，它會沿用同一份文件繼續回答。

情境 4 · 請它做東西

幫我把這三區的業績做成一張投影片，要有長條圖。

它做得出 PowerPoint、Excel 與可以直接開來看的線上簡報。做完之後 聊天室裡會出現一張附件卡片，點下去就拿得到檔案。細節看〈拿到它做的檔案〉。

它的答案是從哪裡來的

三個地方，沒有第四個：

1. 公司放上平台的文件——人事規章、流程手冊、產品說明那些。
2. 公司開放給它的資料——例如業績表、客戶名單。哪些資料開放給哪個 Agent，是公司決定的。
3. 模型本身的一般知識——常識、寫作、翻譯、整理格式這類不涉及公司內部 資訊的事。

所以有一條規律值得記住：公司文件沒寫的事，它就不知道。 新政策上週才公佈但還沒有人把文件放上來，它答的就會是舊版本。

它辦不到的事

• 它會答錯。 它有時候會把兩份文件的內容記混，或把語氣講得比實際規定更 肯定。牽涉到錢、假、合約、對外承諾的答案，請把它當成「一份很快的草稿」， 送出前自己核對一次原始文件。
• 它看不到你沒給它的東西。 它讀不到你的私人信箱、個人電腦裡的檔案、 或公司沒有匯入平台的系統。
• 它不會替你做決定。 它可以整理選項與依據，但簽核、批准、對外發送這些 動作還是人在做。
• 它不知道此刻正在發生的事。 它讀的是文件，不是即時看板。

怎麼知道成功了

• 你問一個「公司規定」類的問題，拿到的答案裡有具體條件（天數、期限、 需要附什麼），而不是一段放諸四海皆準的空話。
• 答案下方或上方出現引用的文件段落，你點開看得到出處。
• 你追問一句「那如果……呢」，它接得上前一題的脈絡，不是從頭重講。

常見問題

症狀	原因 / 解法
它答的規定跟我聽到的不一樣	平台上的文件還是舊版。以公司正式公告為準，並回報給負責維護文件的窗口。
它說「我沒有這方面的資料」	這份文件或資料沒有開放給你選的這個 Agent。換成大腦總管 Nova 再問一次，還是不行就找公司的 IT 窗口。
它給的數字我算起來對不上	請它把計算過程列出來，並註明用的是哪一份資料。數字要對外用之前一定要自己複核。
我不想讓它看到某些內容	不要把不該外流的內容貼進對話。對話內容會留下紀錄供公司稽核。
我該找 AI 還是找人	「規定寫在哪裡」找它；「這件事能不能通融」找人。