企業如何打造 AI SaaS 產品

大多數 SaaS 產品是為已經知道自己需求的使用者打造。你打開儀表板，點幾個選單，就開始工作。這種方式有結構、可預測——但也有些陳舊。

AI 正在改變這一切。不是靠華麗的新功能，而是更深層的變革：軟體能即時調整、理解意圖，並根據使用者需求塑造自身。這不只是“自動化”——而是具備感知的行為。

你不必找太遠。一個原本只會照劇本走的企業聊天機器人，現在能主動提供答案、觸發動作，並在整個支援流程中保留上下文——全程無需人工介入。

而這種轉變不只出現在聊天領域。它也體現在用戶寫作、學習、導入、分析和建構的方式。定義 SaaS 的靜態流程，正悄悄被更聰明的系統取代。

讓我們更深入看看有哪些改變——以及這對下一代軟體意味著什麼。

什麼是 AI SaaS？

AI SaaS——也就是人工智慧軟體即服務——是一種將 AI 能力直接整合到核心使用體驗的雲端軟體。這包括自然語言輸入、生成式回應、個人化流程，以及可調整的介面等功能。

這種差異不僅是技術層面——更是行為層面。在 AI SaaS 中，產品不再等待指令，而是主動預測、提出動作，並根據使用者意圖調整體驗。

這種細微的轉變顛覆了價值傳遞的方式。不再只是給用戶一組工具，AI SaaS 直接提供成果——往往在用戶提出需求之前。這也正是為什麼傳統 SaaS 的設計、導入和使用者體驗方式開始顯得過時。

像 Grammarly、Duolingo 和 Notion 這些工具，不只是加上 AI——而是圍繞 AI 重新設計整個產品體驗。

傳統 SaaS 與 AI SaaS 的差異

AI 並不是取代 SaaS——而是重新塑造它。核心轉變不僅在於功能，更在於用戶與產品互動的方式，以及他們對產品的期待。

傳統 SaaS 結構明確、規則導向。用戶遵循固定流程、點擊預設按鈕、填寫表單。產品只是被動回應輸入——僅此而已。

AI SaaS 則顛覆了這種模式。用戶可以跳過步驟、直接輸入問題，並期待產品能理解他們的意圖。這不再只是設計流程——而是打造能即時解讀、調整並回應的系統。

對產品團隊來說，這代表必須重新思考核心原則：

• 線性使用體驗讓位給開放式輸入
• 靜態文件被即時檢索取代
• 介面從被動回應轉為主動引導

最終形成一種全新的產品邏輯——以成果為導向、具備情境感知，並預設為動態。

要理解這些變化，將兩種模式並列比較——以及它們如何影響用戶體驗——會很有幫助。

‍

你還是在推出 SaaS 產品，但用戶的期待已經不同。他們不想被引導，而是希望被理解，而 AI 正好能做到這一點。

AI 如何改變 SaaS 產品的實際案例

不是每個 SaaS 產品都需要 AI，但對善用 AI 的團隊來說，大型語言模型（LLM）正解鎖過去無法實現的產品體驗。

我們看到 AI 在 SaaS 裡的應用已超越聊天介面和自動補全欄位。在最佳實踐中，AI 代理人直接在產品內運作——分析用戶輸入、從過往互動中取得情境，並產生高度個人化的回應。

以下是 LLM 已在 SaaS 實際應用的兩個領域。

在真實 UI 中產生結構化輸出

最具影響力的 AI 功能，有些不是產生內容——而是產生可供建構的結構。

Excalidraw AI 就是最佳範例。你描述想要的流程——「用戶註冊、驗證信箱、進入儀表板」——AI 會自動產生對應的 Mermaid.js 程式碼。圖表立刻出現，並可在應用程式內編輯。你不是從零開始——而是獲得一個聰明、結構化且符合需求的基礎。

這不是靜態圖形，而是能思考的程式碼，轉化成你可操作的視覺化流程。

其他工具也在探索這種方式——像 Uizard 能將提示轉換成 UI 版型，Retool 則讓 AI 根據用戶目標設定前端與後端查詢。

在這些案例中，LLM 不只是幫助用戶加快速度——而是用產品原生語言產生輸出。

內建於工作流程的決策支援代理人

大多數 SaaS 工具假設用戶知道下一步該做什麼。AI 正在改變這一點。

現在，我們看到內嵌代理人能讀取專案、議題或文件的當前狀態——並提出下一步建議。

在Linear中，AI 會摘要錯誤與議題，然後根據嚴重性、頻率或阻礙狀態建議優先順序。它不只是摘要工單——而是解讀緊急程度，並引導團隊採取行動，扮演一個垂直型 AI 代理人，實際上成為部門間的橋樑。

Asana AI也在專案資料上做類似的事。它能發現卡住的任務、負責人不明或進度延遲——並默默提出調整建議，協助重新分配工作。

這類代理人不是產生內容，而是讀取系統內的訊號——任務進度、分配、輸入——並做出小而有幫助的調整，引導工作方向。

能根據用戶調整的 AI 原生導入流程

大多數導入流程都是靜態的——幾個引導點擊，也許有個清單。但 LLM 讓我們能從用戶需求出發，圍繞這個需求打造流程。

在 Coda，導入更像一場對話。你描述想做什麼——規劃團隊出遊、管理客戶交付、追蹤習慣——AI 就會建立一個工作空間雛形，讓你馬上開始。表格、按鈕、公式——都已經準備好。

Guidde則採用不同方式：它利用產品中繼資料和 AI，根據你的輸入自動產生應用內導覽。你說明需要哪種指引，它就建立流程——完全不需手動錄製。

過去的導覽，現在成了搶先起步的捷徑。

你帶著明確意圖進來，產品則回應以結構。

從結構化輸出到自適應導入，每個案例都仰賴能處理自然語言、情境、記憶與動態輸出的基礎架構。有些工具在幕後運作，有些則直接嵌入產品堆疊中。

現在就來看看推動AI 原生 SaaS的關鍵平台——這些平台能協助你打造代理人、管理RAG 管線、結構化輸入，並將 LLM 整合進真實工作流程。

打造 AI 驅動 SaaS 產品的七大工具

1. Botpress

當你需要打造不只會回答問題的代理人時，Botpress 就是你的首選。它專為想要真正掌控 AI 行為的團隊設計——將邏輯、記憶、動作流程與多渠道部署整合於一處。

你可以連接任何後端、在對話輪次間傳遞情境、處理 API 呼叫並觸發實際結果——全部都在同一個對話中完成。特別適合需要讓聊天推動行動，而不只是回應的情境。無論是用戶導入、預約安排、內部作業處理或客服分流，Botpress 都能讓流程順暢無縫。

此平台同時支援網頁、WhatsApp、Telegram等平台，以及自訂 SDK——讓你的代理人能在用戶所在的各個渠道運作。

主要特色：

• 完全掌控邏輯、記憶與 API 動作
• 內建測試、分析與版本管理工具
• 多渠道支援（網頁、WhatsApp、Slack、自訂）
• 輕鬆轉接真人客服、備援流程與自訂 UI 元件

價格：

• 免費方案：每月 $0，含 $5 AI 點數
• Plus：每月 $89 — 包含真人客服接手與分析功能
• 團隊：每月 $495 — 增加角色管理、單一登入、協作功能
• 企業版：針對大規模或高合規需求團隊提供自訂報價

2. LangChain

LangChain 是許多非傳統聊天 AI 功能的核心——規劃型代理人、內部協作助手、分析解釋工具等。它靈活、模組化，讓開發者能清楚地將 LLM 連接至工具、API 與記憶體。

這種靈活性也帶來一些取捨。LangChain 非常偏重 SDK——大多數的協作與除錯都在 Python 或 JavaScript 內進行。他們推出了無程式碼建構器 LangFlow，但目前還在早期階段，尚未達到核心 SDK 的成熟度或穩定性。

不過，如果你需要完全掌控代理人的思考、規劃與行動——這就是大多數人會選擇的工具。

主要特色：

• 支援工具使用、規劃與記憶的代理框架
• 原生支援 OpenAI 函數、RAG 流程、向量搜尋
• 模組化設計，便於串接工作流程與推理步驟
• 可搭配多數 API、向量資料庫與文件載入器使用

價格：

• LangChain OSS：免費且開源
• LangSmith（除錯 + 監控）：目前免費，未來將採用用量計價

3. Pinecone

Pinecone 是幾乎所有生產級 RAG 系統都會用到的向量資料庫——原因很簡單：它快速、可擴展，讓你輕鬆儲存與擷取高維度資料。無論是索引客服單、內部文件還是結構化知識，Pinecone 都能讓你輕鬆將相關情境導入 LLM 流程。

新推出的 Pinecone Assistant 讓這一切更簡單。它在幕後處理分段、嵌入與檢索，讓團隊能輕鬆打造具資料感知能力的代理人與搜尋功能，無需管理基礎設施。

它很少是你唯一的技術堆疊——但當你需要快速且可篩選的檢索時，Pinecone 是多數團隊的首選。連接 LangChain 或 Cohere，你就有了任何 RAG 助理的可靠基礎。

主要特色：

• 快速、可用於生產的向量搜尋
• Pinecone Assistant（2025）簡化檢索複雜度
• 中繼資料篩選、多租戶索引、混合評分
• 託管式基礎設施——無需自行架設或調校

價格：

• 入門：免費最多 500 萬向量
• 標準型：依用量計費，彈性擴展
• 企業版：專屬資源與支援

4. Cohere

Cohere 起初是高效能、高品質嵌入的首選——至今仍在該領域領先。但過去一年，它已發展為更廣泛的平台，透過Rerank API與託管Command R模型等工具，推動檢索增強生成（RAG）。

Rerank API 是 Cohere 的亮點。它能根據查詢相關性重新排序搜尋結果——因此你不必將 20 個原始片段傳給 LLM，只需傳送最重要的 3 個。結果是：回應更快、Token 用量更低、答案更精準且更有針對性。

你還能獲得多語言支援、長內容感知，以及可選的託管服務，將嵌入、搜尋與重排整合於一處——無需微調。

Cohere 適合在你需要提升模型可見內容時使用——而不是改變其推理方式。將 Rerank API 搭配像 Pinecone 這樣的優質向量儲存與 LangChain 這樣的協作工具，你將獲得更短、更精確、也更易解釋的答案。

主要特色：

• Rerank v3.5，提升具情境感知的答案選擇
• 託管 RAG 方案，低延遲 API
• 與 Pinecone、LangChain、LlamaIndex 搭配效果佳

價格：

• 嵌入查詢：每月 10 萬次查詢免費
• Rerank：依用量計費（請聯絡詢價）

5. LlamaIndex

LlamaIndex 圍繞一個核心理念打造：你的 AI 好壞取決於你給它的資料。如果你要從 PDF、Wiki、資料庫或試算表擷取資料，LlamaIndex 能幫你將資料結構化、加上中繼資料並進行智慧路由，方便檢索。

與負責向量搜尋的 Pinecone 或負責相關性重排的 Cohere 不同，LlamaIndex 專注於為模型準備資料流程。它負責分段與索引來源、追蹤文件中繼資料，並根據結構與意圖路由查詢——不僅僅依賴關鍵字或嵌入。

對於需要依賴領域專屬內容的 AI 產品團隊特別有用——像是產品手冊、客戶資料、工程日誌——在這些情境下，情境很重要，一般檢索方式容易失效。

LlamaIndex 與 LangChain 在某些領域有重疊，但它更專注於資料準備與索引，而非代理規劃或工具使用。

主要特色：

• 結構化與非結構化資料的索引流程
• 智慧查詢路由與來源追蹤
• 可搭配 Pinecone、Chroma 或本地記憶體儲存使用
• 最適合需要高信任內部資料存取的代理人

價格：

• 開源：免費（MIT）

6. Vercel AI

Vercel AI SDK 適合想讓 AI 成為產品一部分的團隊——而不只是把聊天機器人丟在角落。它協助你在應用內用 React、Svelte 或 Next.js 建立即時、聊天式介面——完整支援串流回應、記憶與外部工具呼叫。

由 Next.js 團隊打造，因此在前端狀態與使用體驗處理上表現出色。最新版本還支援 MCP（Model Context Protocol）——這是一個即將推出的標準，用於結構化模型輸入、工具使用與來源依據。這代表 API 更乾淨、客製化更容易，也更能掌控助理的行為。

這裡不是用來打造代理人——但如果你已有代理人，這就是讓它成為精緻產品體驗的方式。SDK 可無縫整合於任何前端技術堆疊，並支援 MCP、工具使用與串流，非常適合需要原生體驗的 AI 介面。

主要特色：

• 直接將 AI 介面嵌入 React 或 Svelte 應用
• 支援串流、聊天記錄、工具與依據來源
• 支援 MCP，讓模型行為結構化且可控
• 由 Next.js 團隊打造——針對前端 UX 最佳化

價格：

• 開源 SDK：免費
• Vercel 主機：依用量計費（運算 + 頻寬）

7. Make

Make 就像是 SaaS 產品的萬用膠帶——特別是在剛開始整合 AI 的階段。它是一個視覺化自動化平台，讓你可以把各種應用程式串接起來、觸發工作流程，甚至接入 AI 模型，而且幾乎不需要寫程式碼。

它真正厲害的地方在於，能讓產品團隊在沒有完整後端或協作層的情況下，快速原型設計 AI 行為。像是用戶在聊天中給了負面回饋時要自動啟動客服追蹤？用 Make 就對了。想用 OpenAI 摘要這則訊息並記錄到Hubspot CRM？還是用 Make。

它不是為複雜規劃代理或深度工具使用而設計，但如果只是要把 A 接到 B 再到 C，Make 既快速又彈性高、上手容易。這對於產品本身不是以 AI 為核心、但又想在背後加入智慧功能時特別有用。

主要特色：

• 視覺化編輯器，內建數百種應用程式整合
• 可輕鬆從 AI 輸入觸發動作（例如 GPT 摘要→寄信／發送／CRM）
• 內建 OpenAI 模組，並支援 HTTP 及 webhook
• 非常適合團隊營運、回饋循環及輕量自動化
  
  

價格：

• 免費版：每月 1,000 次作業，2 個啟用情境
• 核心版： 每月 $9 — 適合小型團隊及輕量使用
• 專業版： 每月 $16 — 提供更多操作、排程與錯誤處理功能
• 企業版：自訂方案 — 適用於執行關鍵任務流程的團隊

為 SaaS 產品導入 AI 的最佳實踐

打造 AI 功能不只是加一個新功能——它往往會從根本上改變你的產品運作方式。這些最佳實踐能幫助團隊聚焦最重要的事：實用性、清晰度與用戶信任。

1. 讓 AI 成為產品的一部分，而不只是附加功能

AI 應該強化你的核心體驗，而不是被擱在一旁。如果它像一個漂浮在角落的聊天視窗那樣脫節，用戶根本不會用。

相反地，應該把 AI 融入用戶已經習慣的工作流程。例如 Linear 用 AI 協助問題追蹤與優先排序，Coda 則根據用戶目標建立表格與邏輯。這些功能不會讓人覺得是分開的——它們就是產品運作的一部分。

先找出用戶容易卡關或流程變慢的地方。用 AI 來優化這些時刻，而不只是為了炫技。

2. 以用戶意圖為核心設計，而不只是處理輸入

大型語言模型最擅長的是理解用戶為什麼要做這件事——而不只是他們輸入了什麼。這代表你的產品應該一開始就捕捉用戶意圖，並圍繞這個意圖設計流程。

這也是 Notion AI 或 Duolingo Max 讓人覺得實用的原因。它們不只是回應，而是根據情境和目標調整回覆。這只有在你的 UX 能引導並學習用戶意圖時才做得到，而不只是處理他們的文字。

問問自己：用戶想達成什麼？然後從這裡開始設計。

3. 讓用戶看得懂，也能掌控

AI 應該協助決策，而不是在黑箱裡自作主張。用戶應該知道模型在做什麼、資料來源是什麼，以及如何調整 AI 行為。

好的 AI 介面會解釋為什麼會有這個建議，並讓用戶重試、編輯或探索其他選項。這能幫助用戶建立信心，也避免過度依賴自動化。

公開資料來源、在適當時機顯示提示邏輯，並永遠保留手動覆蓋的空間。

4. 預先準備好邊緣情境與失敗狀況

大型語言模型不一定總是如你所願。它們可能忽略情境、產生模糊的輸出，或誤解指令。你的產品必須能因應這些狀況。

設置防護措施。用信心分數來引導不確定的回應。允許在必要時切換到其他大型語言模型或人工客服。最重要的是，追蹤用戶與 AI 的互動，這樣你才能知道哪些地方有幫助，哪些還需要改進。

AI 應該讓你的產品更好，而不是變得難以預測。

5. 先從一個明確的應用場景開始，逐步擴展

你不需要一開始就讓整個產品都由 AI 驅動。最成功的團隊都是從一個功能、一個流程開始，持續優化到用戶每天都會依賴它。

這個功能可能是新手引導、文件搜尋、分析摘要或任務自動化。專注在 AI 能減少阻力或提升效率的地方，先把這個做穩，再考慮擴大規模。

穩定可靠的功能能建立信任。一旦用戶習慣依賴，擴展到其他應用場景就容易多了。

立即為你的 SaaS 服務加入 AI

如果你想讓 SaaS 產品具備即時智慧——無論是新手引導、客服支援還是內部流程——你需要的不只是模型。你還需要能把 AI 與產品邏輯、用戶情境和工具串接起來的基礎架構。

這正是 Botpress 的強項。它專為想要超越單純聊天、開始設計能帶來實際成果的 AI 代理人團隊打造。

你可以把它連接到自己的 API、接入知識來源、管理記憶體，並部署到 WhatsApp、網頁或自訂應用等多種管道——全部集中管理。無論你是要加一個 AI 助理，還是在應用程式內建立完整的代理層都沒問題。

立即開始打造——免費使用。

常見問題

1. 哪些產業最適合現在導入 AI SaaS？

目前最適合導入 AI SaaS 的產業包括客服、醫療、金融、教育及人力資源——這些領域只要自動化重複性流程或自然語言理解，就能直接提升效率。這些產業因為任務量大且可預測，已經看到明顯的投資報酬率。

2. 我需要重建 SaaS 產品才能加入 AI 嗎？

你不需要重建 SaaS 產品才能加入 AI。大多數公司都是先在特定功能（例如智慧搜尋或聊天機器人客服）導入 AI，透過 API 或整合工具與現有基礎架構配合。

3. AI 代理和聊天機器人有什麼不同？

AI 代理和聊天機器人的差別在於，聊天機器人只會回答固定問題，而 AI 代理能自動執行多步驟任務，並與系統或 API 互動來自主完成工作。

4. 為 SaaS 加入 AI 時，最常見的錯誤有哪些？

為 SaaS 加入 AI 時，最常見的錯誤包括：沒有明確應用場景就推出 AI 功能、忽略透明度或用戶控制權、未能正確捕捉和理解用戶意圖，以及在未經實際用戶驗證效益前就過早擴大 AI 規模。

5. 我應該如何開始為產品導入 AI？

要開始為產品導入 AI，建議先聚焦在一個高影響、低風險的功能，例如個人化新手引導或智慧搜尋。先在小規模用戶群中部署並優化，確保真正解決問題後再擴大規模。