[Meet創業之星] 實現創業想法的第一步，用 Prott 快速打造 App 互動原型|數位時代 BusinessNext

日本最受歡迎原型設計工具應用

Prott 在 2014 年 10 月上線，2015 得到 Good Design Award 與同年在 Google Play 日本區獲選為工具類最佳 App，作為日本市場中唯一的原型設計 App，許多日本企業皆採用此應用來進行公司內部應用開發或是客戶的專案合作，包含樂天、cookpad、Yahoo! Japan、Akatsuki。日本多摩美術大學情報設計學科也與 Goodpatch 合作，在UI 設計課程中使用 Prott 作為課程內容。Goodpatch事業發展經理曹天真表示，在台灣亦有許多團隊使用 Prott 作為原型設計工具，並於今年5月針對台灣使用者推出繁體中文版本介面，如愛料理、貝殼放大、寓意科技Fable、Nogle諾傑科技與時間軸科技皆有使用 Prott。

（圖說：Goodpatch 事業發展經理曹天真，攝影：侯俊偉）

Prott 能設計各種不同的行動裝置介面原型，包含平板、手機、智慧型手錶與可自由設定大小的網頁介面，除了介面設計編輯功能外，也能在編輯交互動作的過程中自動完成「畫面流程圖」，並在應用內可直接進入簡報展示模式。

（ Prott 可以從設計原型自動輸出製作成畫面流程圖，來源：Prott官方網站）

Prott 免費版提供單一專案編輯，企業版可擁有無限制的專案個數，且開啟協作模式，可讓多位成員同時編輯，在應用內具有版本控制，設計不如預期可立即復原，Prott Sketch plugin 更可以直接在 Sketch 上作圖，完成後直接同步至 Prott 專案中。企業方案以每月訂閱制做收費。

（Prott 特別加強團隊協作功能，讓專案團隊能共同協作，來源：Prott官方網站）

Goodpatch 是一家以介面設計為主要強項的公司，設計並打造網頁與App的介面，公司建立於 2011，在日本東京以及德國柏林設有據點，曾經協助許多企業設計以及開發他們的數位產品，Goodpatch 的願景是以設計的力量推動世界前進，並藉由這樣接案的方式來讓大家知道設計的力量為何。

過去接案經驗發現日本國內許多公司偏好將重心投資在技術的開發，因而忽略與使用者接觸時最重要的UI設計。作為日本第一家以 UI 設計為專業的公司，希望開發的產品除了幫助設計師有效溝通之外，也可以激發團隊成員的創意想法，提升整體的工作效率，讓設計流程更簡化。因此除了對外接案事業外，Goodpatch 也有開發自家產品，其中從過去的應用設計經驗衍生的 Prott 現在已經是日本最受歡迎設計原型工具。

Prott 目前使用人數共 6 萬多人，主要用戶於日本，佔據 60% 的使用人數，台灣是第二個目標海外市場，團隊認為台灣對新產品的接受度比較高，友善程度也較高，另外台灣行動產業發達，智慧型手機的使用率高，客戶資源較多。Prott 團隊約20多人，營收獨立於 Goodpatch 已可以支持團隊運作，未來將持續優化產品功能，並拓展國際市場，推廣 Prott 所帶來的高速 prototyping 與活化團隊合作的開發文化。

【創業快問快答】

團隊的下一個目標？

以產品開發來擴大公司規模。現在已經有兩種工具在進行開發，一種是快速獲得 App 內使用者回饋的工具，另外一種則是整合專案管理的工具。融合公司內部外籍員工以及日本人的觀點，希望可以製作出國際化的產品。

【基本資料】

公司名稱：Goodpatch Inc.
公司成立時間：2011/9/1
產品名稱：Prott
產品上線時間：2014/10/1
公司網站：goodpatch.com
產品官方網站：prottapp.com/tw

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後，「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用，多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人（Chatbot）運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻，企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框，而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」（Agentic AI）。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起打造敏捷韌性企業》報告便指出，如今「AI First」時代來臨，企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運，有 80％的企業期望藉此提升生產力，70％的企業希望能更輕鬆處理複雜任務，還有 66％的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多，必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」？

「過去人們使用生成式 AI 時，需要一步步下達明確指令，但現在使用者只要賦予代理式 AI（Agentic AI）明確目標，它就能自己理解前因後果、進行推演，甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加，比方說，人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI，跨部門協作的複雜度也隨之飆升，「如果你是管理者，你就會意識到，必須把 AI 當成一個人，納入組織裡來管理。」黃柏淞強調，能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」（Multi-Agent System, MAS），正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說，MAS 就像虛擬的企業總部，負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時，各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性，企業可以依照業務需求，隨時新增、更改 AI 代理，能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到，代理式 AI 已經蔚為風潮，但實際部署時，仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起　打造敏捷韌性企業》報告便顯示，資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題，「企業最擔心串聯多個 AI 代理時，要是權限沒控管好，很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到，在此情形下，Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」（Supervisor Agent）作為主要決策層，底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」（Task Agents）。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例，假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP，詢問 AI 客服：「我想申請房貸，請問現在利率多少？另外，請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合？」如果是傳統的聊天機器人，可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡，「主管代理」接收到任務後，會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」，去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時，這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」，去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後，再由「主管代理」統整資訊，一併給出一份完整且客製的財務建議，「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞，而且因為權限分層管理，房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料，符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看，多代理客服平台能降低 50％以上的人工客服工作負擔，並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60％以上；FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率，在調用得當的情況下，也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出，金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業，都是亟需採用代理式 AI 的產業。

懂雲也懂企業痛點，助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構？一方面，Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技（KKCompany Technologies），奠定具備理解和服務大型企業的經驗，且自 2022 年創立起，就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時，Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家，此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上，深化了對個人資料保護的承諾，為客戶提供符合國際標準的資料保障，強化雲端服務領導地位。另外，Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台，提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業，黃柏淞建議，釐清應用場景，比追求最新技術更重要，「唯有清晰定義痛點，才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到，導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任，其實更像企業的升級轉型，「未來的知識工作者，不能只是單純『接球就打』，每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表，應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值，將從過去繁瑣、重複性任務的執行，轉移到前期的目標定義、流程規劃，以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進，企業間的競爭已從「要不要用 AI？」，升級成「如何管理與協作多個 AI？」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統，企業不僅能解放員工的生產力，更能在瞬息萬變的市場中，打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。