AxWise - AI User Discovery Engine

AxWise 接收一個陳述鬆散的目標，並推敲出團隊通常會略過的那些環節。它會辨識這份工作是為誰而做、哪個結果重要、什麼是已知、什麼還不確定，以及這項任務需要哪些能力。產出是一份人可以據以行動的執行簡報，而不是一份得自行解讀的對話逐字稿。

客戶與人物欄位會保留其來源。每一個欄位都能存放發言者、來源文件、確切引文與字元位移，供逐欄檢視。AxWise 把引用的證據與模型推論分開，因此你能看出側寫裡哪些部分來自真實輸入、哪些是模型補上的。

當研究資料是合成或推論而來時，AxWise 會將它標記為假設，而不是已查證的事實。這麼做能避免模型有根據的猜測悄悄變成後續決策所倚賴的事實。對講求速度進行探索的團隊來說，這個標記就是一份有用的草稿與一份誤導人的草稿之間的差別。

拿到釐清後的簡報，AxWise 就依每個現有代理或團隊與這個特定目標的契合程度來排名。在證據還薄弱時，一位探索專家的排名可能高於流程專家，而當查證過的事實讓問題定調之後，排名又會互換。每個排名背後的契合訊號都會顯示出來，不會藏起來。哪個代理合適，會隨著事實變動而改變。

開源核心可以透過可自架的 API，在你自己的產品或代理堆疊裡運行。你把決策邏輯嵌進工作流程原本所在的地方，而不是把所有事都繞經一個獨立工具。自架也能讓敏感的客戶脈絡留在你自己的基礎設施上。不需要外部的儀表板。

AxWise 回傳的建議，必須經宿主系統核可，任何外部動作才會執行。在參考整合中，驗證涵蓋租戶歸屬、身分、代理可用性、核可、預算與連接器權限。這一層負責建議；你的系統決定什麼可以執行。

每一項建議都附有一條決策軌跡，顯示 AxWise 如何從目標走到交接。你可以沿著每一步看下去，包括它判斷是否值得再做更多研究的那個節點。正是這條稽核軌跡，讓建議變得可檢視，而不是自動化黑箱。