OpenCraft AI
OpenCraft AI · 生產力
OpenCraft AI（Ocai）是按用量計費的 AI 代理，在沙盒裡操作真實工具，把長任務拆給多個 AI 子代理並行處理，還會記住你的專案。
關於 OpenCraft AI
About
什麼是 OpenCraft AI
OpenCraft AI 是同名團隊推出的 AI 代理平台。你只要寫一段需求，代理會自己規劃步驟，寫程式並執行、開啟檔案、上網查找，最後交出完成的成品，而不是一份還要你自己收尾的草稿。產品有網頁版，也有 Windows、macOS 與 Linux 的桌面版。
背後跑的是開放權重模型。團隊自有三條產品線 Ocai Swift、Ocai Core 與 Ocai Ultra，另外也提供 DeepSeek v4 Pro 與 Kimi K3。官方說法是，沒有任何一家供應商能卡住這個產品，因為某個模型停住時，任務中途會換另一個接手，你不必重新下指令。
它和聊天助理的差別在執行層。工作在一座隔離的沙盒裡進行，動的是真實工具、真實程式碼與真實檔案，所以長任務可以放著自己跑完。官方強調代理跑不出沙盒，也不會刪掉你電腦裡的檔案。
付費之前，有幾個限制值得先弄清楚。計費走點數，用量大就是真金白銀，餘額要自己盯著。官方沒有公開開發者 API，想把 Ocai 接進自家後端目前做不到。產出仍需人工複核，數字與引用尤其要對。記憶存在廠商伺服器上，除非走企業版，那時整套架構可以跑在你自己擁有的基礎設施上。
開始使用
- 用電子郵件或 Google 帳號在 opencraftai.com 註冊。新帳號附贈免費點數，不用綁卡。
- 依任務挑模型線：Swift 處理短對話，Core 應付日常，Ultra 留給長時間推理。
- 用平實的文字寫需求。需要素材就附上檔案、指定資料夾，或貼上連結。
- 看著代理做事。過程中它會顯示每一步，跑完之前你都能喊停或改方向。
- 檢查產出後匯出。要再修一輪，就在同一個對話裡回覆，上下文會延續。
產品資訊
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適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 自由工作者與顧問：一段需求就能涵蓋調研、撰稿與檔案整理，適合按交付成果收費的人。案件拉長時要盯著點數消耗。
- 創辦人與小型產品團隊：規格書、競品筆記與第一版程式都出自同一條對話。桌面版在這裡幫得上忙，因為它讀得到你既有的資料夾結構。
- 分析師與研究者：文件分析 AI 能處理大批 PDF，交出的摘要可以回頭對照原文。上傳量很大時，建立索引仍要等一段時間。
任務
- 多步驟研究報告：代理在同一輪裡搜尋、閱讀、寫作，這種 AI 工作流程自動化省下的時間最多。
- 程式與檔案處理：重構腳本、清理 CSV，或做一個小型內部工具，都在沙盒裡完成，不在你的電腦上動刀。
- 用白話問資料：對話式 SQL 助理把問題變成查詢，再解釋結果，對不天天寫 SQL 的人很實用。
情境
- 夜間批次作業：沙盒 AI 代理可以在你睡覺時跑完一整份需求清單，點數計量讓成本看得見。
- 多客戶分開作業：具備記憶的 AI 助理把每個專案的歷史隔開，第十份需求因此比第一份更上手。
- 有資料落地規定的團隊：企業版跑在你自有的基礎設施上，開放權重也讓資安團隊能自行檢視。
主要功能
在沙盒裡操作真實工具
每個任務都在隔離環境中執行，代理可以寫程式、跑程式、讀檔案、產出成品。重點是隔離：出錯的腳本碰不到你的筆電，長任務也不必有人守著。這就是它和只會談工作的聊天視窗的分野。
多個 AI 子代理並行
一個請求可以拆給好幾個 AI 子代理同時處理，最後合併結果。做研究或一次清理大量檔案時，這種做法省下的時間是單線對話做不到的。你仍然只寫一份需求，不是五份。
模型自動接手
某個模型停住、撞到額度或產出不堪用時，會有另一個接手。切換過程不需要你重新下指令。這正是開放模型 AI 助理的實際價值：你不必等單一供應商的佇列或額度空出來。
跨專案的長期記憶
Ocai 會記住你的檔案、決定與先前的對話，並在後續任務中帶入這些脈絡。效果以週為單位顯現，不是幾分鐘。重複性的工作會變短，因為背景不用再講一遍。只要留意舊脈絡有沒有過時。
文件分析與網路調研
PDF、試算表、簡報、程式資料夾都能丟進去，代理先讀再回答。任務需要即時數字時，它也會搜尋網路。文件分析是大多數知識工作者每天都會用到的部分，因為真實的需求幾乎都帶著附件。
用對話處理資料
代理能用白話查資料庫，先看結構，再解釋結果代表什麼。對沒有專職分析師的行銷或營運團隊來說，問題到數字之間的距離短了一截。複雜的關聯查詢還是要人看過再出去。
優缺點
優點
- 按用量計費省掉訂閱的固定支出：點數不會過期，用量少的月份幾乎不花錢。
- 沙盒讓無人值守的長任務成為可能，這在面向一般使用者的代理產品裡並不常見。
- 開放權重意味著底層引擎可以替換、可以檢查，廠商也沒辦法悄悄把產品下架。
- 並行子代理加上記憶會隨時間累積，重複的工作越做越快，不必每次從零開始。
- 免費點數不用綁卡，先試再決定的成本很低。
缺點
- 點數比固定月費難抓預算，一場長的代理任務可能比預期更快燒掉餘額。
- 沒有公開 API，也沒有文件化的整合方式，想把 Ocai 放進自家系統的團隊會卡住。
- 答案仍要驗證，代理可能把只讀了一半的文件講得頭頭是道。
- 標準方案把記憶放在廠商伺服器上，對受監管的工作是實質障礙。
常見問題
處理原本要動用好幾個工具、下好幾次指令的多步驟工作：研究報告、文件審閱、程式修改、資料查詢與撰稿。你給一段需求，它在沙盒裡規劃並執行每一步。
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