RunLLM: The AI Support Engineer

RunLLM 讀的是你產品真正運作所憑的素材：文件、說明中心文章、過往支援對話、日誌與原始碼。問題一來，它從這些來源取材，而不是靠通識知識，這正是它能讓答案黏著你的產品、不飄向泛泛建議的關鍵。你接的來源越多，答案越具體。

助手會推敲使用者真正在問什麼，再決定要查哪些來源。問題缺了細節，它會開口問，而不是編一個答案。它也能執行程式碼，提案前先驗證解法行不行。這種行為正是它能應付模糊、多步驟提問的原因，那類問題會讓單純的文件機器人卡住。

對於會產生日誌的產品，RunLLM 會讀錯誤輸出與遙測資料，判斷哪裡出了問題。這塊支撐了它減少支援工單的本事，因為助手是從故障本身的資料去找答案，而不是等人。它不要求使用者重講一遍問題，而是從真實資料出發，指出可能的原因。

助手能產生並驗證一段回應具體提問的程式碼，例如使用者卡住的 API 該怎麼發請求。因為它讀你的程式碼與文件，片段對得上你真正的介面，而不是看似合理的猜測。對開發者產品來說，一個跑得動的範例，往往是結掉工單與再來一輪之間的差別。

你可以為不同對象建立各自的 AI 支援代理，例如一個給支援、一個給業務、一個給客戶成功，各有自己的來源與指示。支援代理可以調成以解決問題為主，業務代理則取用另一批素材。這樣每個助手都專注在自己該處理的提問上。

RunLLM 以一層 AI 客戶支援的形式進場，在你客戶慣用的管道裡回答：官網上的小工具、Slack、Microsoft Teams，以及 Zendesk 這類客服系統。使用者在原地就能得到協助，不必被轉去別處。這個位置正是它能減少工單的一大原因，畢竟在原視窗給答案，勝過把人丟去另一個入口網站。

它主打短時間就能起步：接好來源與管道，助手就開始回應。之後你邊修正不夠好的答案、它邊看更多真實提問，表現就會慢慢變好。團隊把這件事說成好上手、靠使用打磨，而不是要花好幾個月導入。