我在阿里學到的第二課:平台思維就是留點事給別人做
我在阿里學到的第二課:平台思維就是留點事給別人做

我在集團內聽到某C-level 提出,「做平台的第一件事就是,想清楚自己不做什麼。」他認為平台不該做所有事情,而要「留點事給別人做」。但為啥呢?

老樣子,結論先走。

做平台就像城市規劃,你提供水、電與土地等基礎設施,公告管理辦法,然後拚命招來一群人在城市內盡情展現創意!

平台方不該搶走所有工作,而要想盡辦法拉攏各種角色。

平台價值就是連結

原先我對平台核心價值的認知是「連結」。平台負責連結供給與需求,例如:Uber 連結閒置車主與乘客,Airbnb 連結閒置空間與旅客。

或者,更高大上的平台模式。蘋果將高科技與人連結,Facebook 連結人跟人,Google 連結資訊與人,以及亞馬遜連結商品與人。

而我聽完某 C-level 演講後,認為平台除了連結責任,更重要的是「搭檯子讓人來唱戲」。換句話說,平台不該什麼都自己來,而是要想辦法適合各種角色進駐的生態系統,並讓每個角色從中獲利。

在這假設下,做平台得搞清楚的第一件事確實是,「什麼事該留給別人做?」

拿個例子。淘寶早期就是個 BBS 網站,提供買賣家發發文章等。而當銷售商品越來越複雜時,賣家開始需要裝修店舖吸引買家目光。

淘寶曾想過自己跳下來提供裝修店舖軟體服務,並藉此賺錢。特別是那時候淘寶依然堅持不收上架費與手續費,根本沒有營收來源。但後來發現裝修店舖是種客製化需求,平台不可能為每個賣家客製化店舖門面。這成本太高了。

但如果平台無法一次服務上萬位賣家,又失去平台存在的意義。因此最後淘寶決定僅提供基本功能,並提供一致設計規格。若賣家想要客製化視覺設計,則找別人幫忙。

賣家花錢找設計師獲得美美的店舖門面,吸引更多流量。而設計師從中賺錢。設計師成為早期淘寶上發展出來的第三方角色。


換句話說,身為生態系營運者的平台方,必須知道自己該讓利給哪些第三方服務者,藉此營造出多元化的生態系統。

順著這思維,Uber 這平台的角色數很少,只有乘客跟司機。在沒有演化出多樣化角色前,Uber 平台的底蘊深度其實遠遠不夠。

而去年我在台灣訂閱平台 PressPlay 工作時,也曾堅持不提供客製化視覺服務,僅提供三個視覺設計樣板。我們甚至拒絕願意拿錢請 PressPlay 設計頁面的創作者,請他找第三方設計師合作。

當時我只是模模糊糊認為平台不該賺這筆錢,而要導入外部夥伴。現在看完這位 C-level 演講,才更理解平台模式的運作邏輯。

但理解平台運作模式,不代表就能做出平台。

因為⋯⋯

平台是演化來的,不是設計出來的

前幾年台灣創業圈出現「滿滿的大平台」題目,人人心中都有平台夢。只是所有平台都從解決單點需求開始,而後才逐漸演化成多角色的平台生態系。

Facebook 一開始先滿足學生認識人與課表的需求,然後逐漸演化成人類社交工具,再引入廣告系統。至此,平台生態才逐漸成形。

平台提供支撐整個生態系運作的基礎設施,讓其他角色自由在平台上交易。


這像政府提供水、電與土地等基礎設施,並提出相關管理法則。人民只要不違反管理規則,要如何使用這些基礎設施則是個人自由。因此我們在台北能看到東區夜店、內湖科學園區、西門町次世代文化等多元生態。

而每個區域特色又能為整個城市提升價值,形成生生不息的正向循環。至於生態系會演化成怎樣,平台方僅能規劃方向,但卻無法百分百掌控。

當平台完成時,它便擁有了獨立的性格和生命。

本文由陳廷鴻授權轉載自其Medium

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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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。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

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。

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