
OpenTag
Open Curiosity, Inc. · 生產力
OpenTag 是一款不受模型限制的 AI 助理與 AI 同事,就住在 Slack 與 Microsoft Teams 裡。你在頻道中用 @ 標記它、描述工作,它就會從 80 多種 AI 模型中挑出最合適的一款,接著透過你的團隊已經連結的工具執行實際動作。它可當作 Slack 的 AI 隊友,也可當作 Microsoft Teams 的 AI 助理,並在對話串中回覆完成的成果與背後的步驟。不妨把它想成為團隊打造的 AI 任務自動化:你想要的是一個會接手例行工作的 AI 代理,而不是另一個得時時盯著的分頁聊天機器人。

關於 OpenTag
OpenTag 是什麼
OpenTag 是 AI 同事,不是你在瀏覽器裡打開的聊天程式。它待在你團隊原本就在對話的地方,所以需求與完成的成果都和對話待在同一個對話串裡。你標記它。它完成工作。然後它回覆。不必切換情境。
它的主張是,大多數辦公室工作既瑣碎又重複。有人撈出週一的數字,有人更新退款政策,有人開會前查看儀表板。OpenTag 會留意這些模式,看某項工作重複幾次後,就提議按排程接手。你同意一次,之後它就自動執行。何必繼續親手做?
關鍵的設計選擇是不受模型限制的路由。OpenTag 不會把你綁在單一 AI 供應商。它把簡單的工作交給較便宜的模型,只有在任務真的需要時,才動用 Claude、GPT 或 Gemini 這類頂尖模型。該公司聲稱這能讓模型支出降低約 70%。這就是它的招牌數字。
有一個該事先知道的實際限制。OpenTag 是 Slack 與 Microsoft Teams 的產品,所以如果你的團隊完全靠電子郵件或其他聊天工具運作,目前還沒有辦法使用。另外,它只會在有人核准後才傳送、付款與提交,這讓某些工作流程多了一道檢查步驟。對那種一送出就想忘掉的任務來說,並不算理想。
開始使用
- 前往 OpenTag 網站並開始免費試用,裡頭包含價值 200 美元的 20,000 點數。
- 把 OpenTag 加到 Slack 或 Microsoft Teams,並邀請它進入你希望它讀取的特定頻道。
- 連結它應該操作的各種工具,例如你的任務追蹤或帳單系統,並設定每個連結的權限。
- 在頻道中標記 OpenTag 並附上你要完成的工作,在執行任何動作前先檢視它張貼的計畫。
- 核准執行,接著讓它在對話串中回報完成的成果。
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
- 在整個工作區共用一個 AI 同事的小型團隊,因為點數會合併計算,你也不用按人頭付費。
- 反覆執行相同報表或政策工作的營運與成長人員,想把它們從手上卸下。
- 已經生活在 Slack 或 Microsoft Teams 裡的團隊,因為設定只是加一個應用程式並邀請它進頻道。
任務
- 例行報表:在你核准工作一次後,按排程把相同的週一數字撈進頻道。
- 政策與 wiki 維護:在決策改變時改寫文件,並通知需要知道的人。
- 在對話串中調查問題:用一個問題標記 OpenTag,取得會引用來源的答案。
- 透過已連結的工具執行動作,例如更新工單或查核帳單數字,並附上一道核准關卡。
情境
- 需要額外人力的大型專案,靠隨需加值點數來支付,而不是雇用新人。
- 對不熟悉產品的初步研究,你想要一份摘要加上背後的佐證。
- 像每週成長摘要這類固定工作,沒人想親手拼湊。
主要功能
跨 80 多種模型的不受模型限制路由
OpenTag 透過一個名為 Conifer 的內部路由器,把每項工作送給 80 多種模型中最合適的一款。大多數被標記的工作不需要頂尖模型,所以簡單任務交給較便宜的模型,只有困難的需求才會用到 Claude、GPT 或 Gemini。官方說法是,相較於把一切都導向頂級模型,模型支出約可降低 70%。
對話串原生回覆並附佐證
OpenTag 完成後,會在你標記它的同一個對話串中回覆,而不是另開視窗。它會引用所用的來源,並說明是哪個模型處理了這項工作,讓你能檢查推理過程,而不是單憑一份摘要。若某個工具出錯,它會停下來並說明,而不是重試有風險的動作。對於任何涉及金錢或客戶資料的事,這都是正確的做法。
連結你現有的工具
OpenTag 透過限定在「連結者本人」範圍內的整合来運作。如果你以唯讀方式連結某個工具,它根本無法對該工具寫入,而且只會依你的指示、用你的權限行動。這能避免共用的同事悄悄動用某位隊友授予的權限。
任何東西送出前都先核准
傳送、付款、提交與購買,全都要等人回應。OpenTag 會先張貼它的計畫,執行會暫停到有人核准為止。無論是真人還是政策放行,每個動作都會留下稽核紀錄。
它會主動接手重複的工作
OpenTag 不等你開口,而是留意到反覆出現的工作並主動提議接手。當有人第三次撈週一數字時,它可以提議每週一早上執行同一項工作並發到頻道,你只要核准一次。
讓團隊 wiki 保持最新
OpenTag 會讀取散落在各頻道的決策、記住它們,並更新 wiki,讓答案在有人提問前就已經存在。當政策改變時,它可以修訂文件並通知受影響的人,正如它的退款政策範例所示。
以工作量而非人數計算的點數
計價以點數為單位,而非席次或應用程式,所以你付的是 OpenTag 實際做的事。簡單任務花費 25 到 75 點,例行工作 125 到 375 點,較大型專案 500 到 1,250 點,點數在整個工作區合併使用。這樣的結構對重度共用一個同事的小型團隊特別有利。
企業級管控
Enterprise 方案加入 SSO、SCIM 與稽核日誌匯出,還有按量計價的點數與客製帳單。它也包含可立即簽署的 DPA 與安全審查支援,瞄準那些安全負責人必須簽核的團隊。
優缺點
優點
- 在你團隊原本對話的地方運作,所以沒有新應用程式要採用。
- 不受模型限制的路由把便宜的工作交給便宜的模型,該公司說這能讓支出降低約 70%。
- 核准關卡與逐人權限,讓共用的同事無法做出超出你允許範圍的動作。
- 點數在整個工作區共用,而不是按席次計費。
- 對話串中的回覆會說明模型並引用來源,所以答案可以查核。
缺點
- 僅限 Slack 與 Microsoft Teams,所以以電子郵件或其他聊天工具為主的團隊無法使用。
- SOC 2 Type II 仍在進行中,可能拖住需要在採用前拿到報告的團隊。
- 核准步驟讓快速或全自動的工作流程多了一道檢查點。
- 目前尚未公開 API 細節,所以你不能自行打造客製整合。
常見問題
它在團隊聊天中處理瑣碎、重複的辦公室工作。你標記這個 Slack 或 Microsoft Teams 的 AI 同事,它把任務路由到合適的 AI 模型,透過你已連結的工具執行動作,並在對話串中張貼完成的成果。
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