募資開課累積5萬會員，《Hahow 好學校》獲心元資本「千萬級」新台幣天使輪投資！|數位時代 BusinessNext

募資開課累積5萬會員，《Hahow 好學校》獲心元資本「千萬級」新台幣天使輪投資！

台灣新創團隊《Hahow 好學校》瞄準線上學習熱潮，透過「募資開課」機制，確保師資和學生雙方權益，並且提供「線上影音課程」讓使用者反覆學習，商業模式獲得心元資本看好，得到千萬級天使輪投資！

2年做出海內外5萬會員，Hahow 好學校獲心元資本千萬級投資！

在Hahow 好學校網站上共有近150堂的課程，類型從設計、程式、語言，到腹語術、鋼筆字、表演藝術等，目標讓「每個人都可以學那些學校不會教的事」。

Hahow 好學校執行長江前緯 (Arnold) 表示，團隊每位成員都十分享受生活中處處精彩的多元學習機會，因此擅於發現新奇的課程主題，展現新一代自學的無限可能。

各種專長的師資都可以Hahow 好學校網站上開課募資，募資期間會提供便宜「預購價」，教師在完成募資目標之前會一邊備課，同時和贊助學生「討論課程內容」，若募資失敗也會全額退費，一旦募資成功後就會提供錄影課程讓學生反覆在線上收看內容。

由於在Hahow 好學校團隊四位創辦人中，就有三位具技術背景，更因自身熱情，在創業前參與多次教育專案，對市場相當熟悉。因此Hahow 好學校網站「平台」的設計和品質，算是一大賣點，更做出74%的募資成功率。

在商業模式部分，Hahow 好學校則提供線上教學者高達80%的分潤比例，同時透過募資機制確保教學者的收入，期待在共享教育的環境中，號召深藏不露的民間高手與多元內容。

心元資本看線上教育，募資開課滿足學校教學缺口

選擇Hahow 好學校做為今年在台灣投資的第五個團隊，心元資本合夥人成之璇 (Tina) 認為，既有的學校制度已經難以滿足當今市場的就業需求，但Hahow 好學校的技能課程補足了這個缺口。

而且影片中的教學者大部份為年輕世代，而非刻板印象中的權威性教師，讓學習無壓力且有趣，相當符合新世代挖掘知識的習慣。另一方面，Hahow 好學校也正在建立新的知識出版方式。過去，知識的傳遞仰賴書籍，但製作一本書的過程耗時、費力，Hahow 好學校則打造了順暢的影音製作流程，更建有專業攝影棚與編輯團隊，提供教學者一站式開課服務，讓教學影片的錄製變得簡單、知識變得易於分享。

成之璇更強調，Hahow 好學校從開始到現在的市場應變能力和掌握度非常敏銳，不僅快速發現並滿足用戶的自學需求，同時具有奠定公司長遠商業模式的能力，非常吻合心元資本一直以來投資優秀團隊的策略。

至於融資後的資金運用，Hahow 好學校表示，將在2017年全力優化互動社群機制，讓教學者進行「客製化的輔導」，同學之間也能相互交流和反饋，實現教學相長的美好。同時，也會努力將台灣高品質的創新內容推向海外市場。

AI 智慧代理人時代來臨！三大導入階段， AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」。

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」（Agentic AI），在最少人為干預的情況下，自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾，而是需要對AI有正確認識，並制訂循序漸進的導入流程，才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中，cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段，深入剖析企業如何從概念驗證（PoC）階段，逐步推進到實際上線（Production），並分享實務經驗與觀察。

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解鎖 Agentic AI，企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問，One AI 要做什麼事？但實際上，若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題，僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出，要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人，前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識，並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符，這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此，企業必須先截取與整理內容，再建構成專屬的知識庫（Knowledge Base），確保資料品質達到可用標準後，再透過檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀：從資料清洗到 RAG，大型語言模型的必需品，做出專屬企業的 AI 知識庫！

吳振和強調，這是一個動態循環的過程：從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用，每一環節都息息相關，任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

破除「一次到位」迷思，從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望，因此常將 PoC 視為年度計畫的重點，希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒，若缺乏清楚的系統工程思維，PoC 容易淪為「概念展示」，難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程，分為三個關鍵階段：

1.第一階段：可行性評估（Feasibility Study）
企業必須在投入資源前，先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼，並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性，更要從商業目標出發，釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界，如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段：系統設計與驗證（Design & PoC）
在確定導入方向後，必須規劃清楚資料蒐集與整理流程，確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調，這個階段不能只追求展示效果，而應以「產品化思維」來構築 PoC，使其具備可擴充性、可維護性及安全性，才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段：產品化與營運（Production & Operation）
當 PoC 驗證完成後，進入正式上線階段，挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程，還必須建立持續監控與維運機制，確保模型表現隨時間演進不會劣化，並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出，這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

建立模型優化根基，打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調，要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益，企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」（Golden Dataset），作為模型評估與優化根基。他指出，黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據，讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型，避免導入初期就誤踩方向。

同時，黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點，進而快速回應「模型飄移」（Model Drift）的風險。吳振和說明，所謂模型飄移，指的是即使模型本身未經改版，效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降，導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果，團隊才能即時察覺效能衰退，並進行迭代更新，確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步，漸進擴展至核心業務

吳振和分享，在實際輔導企業導入 AI 的經驗中，最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證（PoC）階段即可呈現完整的產品原型，然而實際情況顯示，若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施，即使短期內展現亮眼成效，也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時，應採取漸進式策略，從小規模應用場景著手，逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節，而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級，更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局，才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」，創造長期商業價值，成為真正的智慧代理人。