「我們很好！」Evernote宣佈現金流轉正，駁斥獨角獸瀕死說法|數位時代 BusinessNext

「我們很好！」Evernote宣佈現金流轉正，駁斥獨角獸瀕死說法

Evernote執行長Chris O'Neill於官網上發表聲明，稱已將公司現金流轉正，未來營運可以自給自足，推翻先前外界預言Evernote這隻獨角獸瀕死的說法。

曾經風光，也曾落魄

Evernote成立於2007年，搭上智慧型手機興起整合跨平台雲端筆記需求，在2012年就成為估值超過十億美元的獨角獸，同年用戶突破3千萬、融資達2.7億美元，氣勢如虹，彷彿不久後就會公開上市。

這隻曾經擁有10億美元估值的獨角獸，卻在2015年末到2016年間顯露出經營危機。多數用戶沒能轉變成付費用戶，拖累公司整體業績；Evernote創辦人Phil Libin於2015年宣布離職，由來自Google的Chris O’Neill接任，接著於同年相繼關閉莫斯科、新加坡及台灣的辦公室，儼然就是一隻瀕死的獨角獸。甚至在去年12月宣佈得新版隱私政策中，因為讓部分員工有權限存取用戶資料，引起一陣撻伐及失去部分用戶信任。

現金流轉正，駁斥獨角獸死亡預言

走過風雨，這隻曾被預言將死亡的獨角獸，執行長Chris O'Neill昨日在網站上宣布：「上週我在SaaStr Annual上的談話中宣布Evernote現在已經將現金流轉正，公司的財務也在完全的掌握中。從今以後，所有的作業營運都可自給自足，不需再仰賴外部資本。」並自信滿滿的表示，Evernote在去年達到2億使用者的里程碑、付費用戶增加兩倍，並成功將3PB的資料轉移至Google Cloud Platform，及重新設計Windows和iOS版應用程式。

同時Chris O'Neill在SaaStr Annual上也談到「放慢腳步，重新形塑一個專注於產品的團隊很重要，必須逐步達成每項OKRs（Google組織內部評分系統）。」也分享重整團隊一路走來需要相當大的勇氣，同時力抗外界雜音，過渡時期相當關鍵，因此從人性化角度思考就顯得相當關鍵。Chris最後談到：「你不可能一次做五件事，你必須一次只專注三件事情上。」

執行長Chris O'Neill接受外媒《VentureBeat》採訪時表示：「從現在起，Evernote可以完全靠自己的資金營運，我們將投住更多資源在改善用戶體驗上。」去年六月，Evernote提高其收費，並限制免費用戶只能在不超過兩台設備上同步資料，但Evernote也表示其他用戶體驗將不會有任何改變。

砍掉重練，重新思考產品定位

上個月Evernote更是整組打掉重練，推出新版iOS 8.0版本，改善瀏覽程序讓搜尋筆記更快速、介面色採更多元、豐富，同時針對私人及企業筆記做了更清楚的區分。Evernote產品總監Erik Wrobel受訪時表示：「我們在重新設計app的過程所花費的時間與資源，讓我們從本質上從新思考Evernote要如何代表Evernote。」

重新找到正確產品型態的Evernote是否能真的完全擺脫困境呢？或許就像執行長Chris O'Neill在官網聲明所說的：「2015年底，在我們準備翻轉這頭大象時，我請大家拭目以待。時至今日，此話依然成立。Evernote正往正確的方向，準備加速前進。」

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。