Superexpert.AI
Superexpert.AI · 程式設計
Superexpert.AI 是一套開源、免寫程式的多任務 AI 代理平台。你在網頁介面上組裝任務、接上模型，就能部署到任何跑得動 Node.js 與 PostgreSQL 的地方。
關於 Superexpert.AI
What Is Superexpert.AI
Superexpert.AI 是一套開源平台，讓你打造 AI 代理，並部署到任何你握有程式碼的地方。它不把你鎖在供應商代管的儀表板裡，而是附上完整原始碼，團隊可以閱讀、分叉，並擴充代理的每一個環節。它賣的是所有權：你打造的代理屬於你，往後的發展也不受另一家公司的發版日程牽制。
平台把一切收攏在兩個概念上。代理是你建立的助理。任務是每個代理負責的具體工作，一個代理可以背負很多個。主任務（home task）會把使用者導向正確的任務，所以一個代理能先向訪客打招呼，接著把人交給購買流程或訂單查詢，使用者不必自己挑選單。每個任務的指令都用自然語言寫，模型則可逐任務切換，簡單的活交給便宜模型，難的活才動用昂貴模型。
技術堆疊刻意選得普通。Superexpert.AI 跑在 Next.js、TypeScript 與 PostgreSQL 上，向量嵌入（embeddings）交由 pgvector 負責。這套組合能部署到 Vercel、AWS、GCP、Azure，或任何執行 Node.js 與 PostgreSQL 的主機，你不會被綁在單一雲端。最重的限制在便利性的天花板：既然由你自己架設與維護，資料庫遷移、API 金鑰與版本更新也都落到你頭上。偏好代管服務、希望隨時有人接電話的團隊，會感受到這筆成本。
Getting Started
- 先試用 demo.superexpert.ai 的線上示範並註冊，或從 GitHub 複製儲存庫自己架設。
- 安裝 Node.js 18.18 以上版本與 PostgreSQL，再補上 pgvector 以支援向量嵌入。
- 建立資料庫，在 .env 檔設定 DATABASE_URL 與供應商的 API 金鑰，然後執行 npm run migrate。
- 建立一個代理，定義主任務，再加入像 buy-robot 或 order-status 這類任務，指令用自然語言寫。
- 掛上用戶端、伺服器或情境工具，存檔後用 Chat 按鈕測試代理。
產品資訊
快速了解 Superexpert.AI 的定價、支援平台與效能。
適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 想握有程式碼的開發者：整套平台是開源，你可以讀原始碼、分叉、直接推出改動，不必等供應商排程。代價是要對 Node.js 與 PostgreSQL 有點把握。
- 打造客服或銷售代理的小型產品團隊：你可以架起一個會打招呼、分流、回答的多任務代理，不必動用大隊工程師，前提是有人能顧好資料庫。
- 在意成本的初創公司：逐任務換模型、把主機放在自家基礎設施，帳單跟著實際用量走，而不是綁在按人頭計費的訂閱上。
- 對資料敏感的團隊：自架主機讓提示、文件與回覆留在你控制的環境，當政策禁止第三方 SaaS 時，這點格外要緊。
任務
- 打造多任務客服助理：單一代理把使用者導向購買、追蹤訂單或提問，每個任務各有自己的指令與模型。
- 讓回答有憑有據：檢索增強生成讓代理先從龐大語料中抓出正確段落，再開口回答。
- 把代理接進自家系統：用戶端、伺服器與情境工具讓代理透過你自己的程式碼讀取資料或觸發動作。
- 快速試出代理行為：自然語言指令加上逐任務的模型設定，讓你在投入程式碼前先驗證分流流程。
- 擴充平台：外掛能加入新的 AI 模型、工具與主題，同一套安裝就能跟著需求長大。
情境
- 零售商的購物助理：主任務把顧客帶往含付款同意對話的購買流程，或帶往應要求提供出貨資訊的訂單查詢。
- 私有網路裡的內部知識機器人：團隊把它架在自家防火牆後，檢索來源指向內部文件。
- 在意成本的初創公司推出第一個代理：輕鬆的任務跑便宜模型，吃重的任務用更強的模型，全都待在同一份程式碼裡。
- 想弄懂代理運作的開發者：開源程式碼正好當範本，看任務、工具與模型轉接器怎麼拼在一起。
主要功能
Multi-Task Agents with Task Routing
一個代理能裝下許多任務，由主任務決定使用者走到哪一個。分流規則用自然語言寫，代理就能把訪客從問候帶進購買流程，再帶進訂單查詢，使用者不必自己選單。每個任務保有各自的指令與設定，複雜代理因此維持可讀，不會變成一大坨提示。
Per-Task Model Selection
你可以替每個任務設一組預設模型，或逐工作挑不同的模型。Superexpert.AI 註冊了 OpenAI、Anthropic 與 Google 的模型，包括 GPT-4.1、Claude 3 Opus 與 Gemini 2.0 Pro，新模型只要改一個轉接檔案就能接上。把小型模型放在簡單的活、大型模型留給難的活，成本降下來，該講究品質的地方也不打折。
Custom Client, Server, and Context Tools
你註冊一個 TypeScript 函式就做出工具，平台把它當成可呼叫的動作交給模型。用戶端工具能向使用者提問，伺服器工具在你的後端執行，情境工具則提供代理所需的資料。代理就是靠這套確認付款、讀取即時訂單狀態，或伸手進你原本就在跑的系統。
Retrieval-Augmented Generation
RAG 讓代理在回答前先從大型資料集抓出相關段落，回覆因此立基於你的內容，而不是模型的記憶。平台用 pgvector 處理向量嵌入，設定就沿用你早已裝好的 PostgreSQL 資料庫。差別在於：一個代理用猜的，另一個引述你的資料。
Model-Agnostic Architecture
平台把模型與代理拆開，換供應商是改設定，不是重寫。同一個代理裡，一個任務跑 Gemini、一個跑 OpenAI、第三個跑 Anthropic 都行。這樣混搭，你就不必把整個產品押在單一供應商或單一世代模型上。
Open Source and Self-Hosted Deployment
完整原始碼以開放授權釋出，應用跑在 Next.js、TypeScript 與 PostgreSQL 上。它能部署到 Vercel、AWS、GCP、Azure，或任何支援 Node.js 與 PostgreSQL 的主機。自架主機把資料放進你控制的環境，也省下代管代理平台按人頭收的費用。
Extensible Plugins and Themes
外掛能加入新的 AI 模型、工具與聊天主題，不必分叉整個專案。內建三種主題，你也能自製一套來配合品牌或用途。外掛架構讓平台跟著你的專案長大，而不是硬塞一個你沒要的升級。
優缺點
優點
- 整套平台開源，你可以檢查、分叉、修改任何環節，不必在供應商的框架裡將就。
- 多任務分流讓單一代理扛起多種工作，企業要維護的機器人數量跟著減少。
- 逐任務選模型讓便宜的模型顧簡單的活、強的模型留給難的活，成本因此可控。
- 自架主機讓提示與文件留在你控制的環境，適合資料規範嚴格的團隊。
- 部署能跑在 Vercel、AWS、GCP、Azure，或任何有 Node.js 與 PostgreSQL 的主機，沒有非用不可的雲端。
缺點
- 部署得自己維護，資料庫遷移、API 金鑰與更新都落在你的團隊，而不是供應商。
- 執行環境需要 Node.js、PostgreSQL 與 pgvector，非技術背景的使用者沒有協助就裝不起來。
- 沒有隨附的代管雲端選項，想要隨時有人接電話的團隊得自己搭出這套支援。
- 新功能有時比文件先到，想跟上進度就得讀原始碼。
常見問題
它用來打造你完全掌控的多任務 AI 代理。你建立一個代理、用自然語言賦予它任務、接上 AI 模型，然後把成果部署到自家基礎設施或雲端主機。
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