企業如何打造 AI SaaS 產品

在真實使用者介面內產生結構化的輸出

有些最有影響力的人工智慧功能並不會產生內容，而是會產生您可以建立的結構。

Excalidraw AI 就是一個完美的例子。您可以描述您想要的流程 - 「使用者註冊、驗證電子郵件、點選儀表板」 - 而 AI 會寫出符合的 Mermaid.js 程式碼。圖表會立即出現，並可在應用程式內完全編輯。您並非從零開始，而是獲得符合使用個案的智慧型結構化基礎。

這不是靜態圖形。它是會思考的程式碼，並轉化成您可以操作的視覺工作流程。

其他工具也在探索這一領域 - 例如 Uizard，可將提示轉換為 UI 佈局，以及 Retool，AI 可根據使用者目標設定前端與後端查詢。

在所有這些案例中，LLM 不只是幫助使用者加快進度，也是以產品的母語產生輸出。

內建於工作流程中的決策支援代理

大多數 SaaS 工具都假設使用者知道下一步要做什麼。AI 正在改變這一現象。

現在，我們看到嵌入式代理可以讀取專案、問題或文件的目前狀態，並建議下一步的行動。

在 Linear中，AI 會總結錯誤和問題，然後根據嚴重性、頻率或封鎖狀態來建議優先順序。這不僅僅是總結票據 - 它還能詮釋緊急情況，並鼓勵團隊採取行動，扮演垂直 AI 代理的角色，基本上就像是部門之間的橋梁。

Asana AI對專案資料也有類似的處理方式。它可以發現卡住的任務、不協調的業主或時間表偏移，並靜靜地提出更新以重新平衡工作。

這類代理不會產生內容。它會閱讀系統內部的訊號 - 任務進度、工作分配、輸入 - 並做出小而有用的動作，以改變工作方向。

適應使用者的 AI 原生上線功能

大多數的上線流程都是靜態的--幾個引導式點擊，也許是一個核對表。但LLMs 可以從使用者的需求出發，並依此建立流程。

在 Coda 中，入職感覺更像是一次對話。您可以描述您想要做的事 - 計劃團隊外出、管理客戶交付的成果、追蹤習慣 - 而 AI 會建立一個工作區架構讓您開始工作。表格、按鈕、公式都已就緒。

Guidde採用不同的方法：它使用產品元資料和人工智能，根據您的輸入自動產生應用程式內的導覽。您只需說出需要哪一種指南，它就會建立流程 - 不需要手動擷取。

以前是參觀，現在是領先一步。

您帶著企圖心出現。產品對結構作出反應。

從結構化的輸出到適應性的上線，我們涵蓋的每個使用個案都依賴於可以處理自然語言、情境、記憶和動態輸出的基礎架構。其中有些工具在幕後工作。其他則直接嵌入到產品stack中。

讓我們來看看目前為AI-native SaaS提供動力的最重要平台 - 這些平台可協助您建立代理程式、管理RAG 管道、構建輸入資料，以及將LLMs 插入實際工作流程。

1. Botpress

當您建立的代理需要做的不只是回答問題，Botpress 就是您的最佳選擇。它專為想要真正控制 AI 行為的團隊所設計 - 將邏輯、記憶、動作流程和多管道部署結合於一處。

您可以將它連接到任何後端，在轉彎間傳遞情境、處理 API 呼叫，以及觸發真正的結果 - 所有這些都可以在同一個會話中完成。在聊天需要驅動行為而不只是提供回應的情況下，它的功能尤其強大。無論是啟用使用者、排程拜訪、處理內部作業或路由支援，Botpress 都能讓您感覺天衣無縫。

平台也支援網路、平台，例如 WhatsApp和 Telegram和自訂 SDK - 因此您的代理可以隨時隨地與您的使用者聯繫。

主要特點：

• 完全控制邏輯、記憶體和 API 動作
• 內建測試、分析和版本管理工具
• 多管道支援（網路、WhatsApp、Slack、自訂）
• 輕鬆交接至即時代理、後備流程和自訂使用者介面小工具

定價：

• 免費方案：$0/月，含$5 AI 信用額度
• Plus：89 美元/月 - 包括即時代理交接和分析
• 團隊：$495/月 - 增加角色管理、SSO、協作功能
• 企業級：適用於高規模或合規性高的團隊的客製定價

2.LangChain

LangChain 是許多完全不像聊天的 AI 功能的骨幹 - 規劃代理、內部協同駕駛、分析解說等，你說得出來的都有。它靈活、模組化，讓開發人員可以清楚地將LLMs 連接到工具、API 和記憶體。

這種彈性也有一些折衷。LangChain 非常以 SDK 為中心- 大部分的協調與除錯都發生在 Python 或 JavaScript 的深層。他們推出了稱為 LangFlow 的無程式碼建構器，但仍處於早期階段，缺乏核心 SDK 體驗的潤飾或穩定性。

不過，如果您需要完全控制您的經紀人如何思考、計畫和行動，這是大多數人會使用的工具。

主要特點：

• 支援工具使用、規劃和記憶的代理框架
• 本機支援OpenAI 函式、RAG 管道、向量搜尋
• 模組化設計可串接工作流程和推理步驟
• 可與大多數 API、向量資料庫和文件載入器搭配使用

定價：

• LangChain OSS： 免費且開放原始碼
• LangSmith(除錯 + 監控)：目前免費；即將推出以使用量為基礎的價格

3.松果

Pinecone 是向量資料庫，幾乎出現在每個生產型 RAG 系統中 - 這是有充分理由的。它速度快、可擴充，讓您只需最少的設定就能儲存和擷取高維資料。無論您是為支援票單、內部文件或結構化知識編制索引，Pinecone 都能讓您輕鬆將相關內容納入您的LLM 工作流程。

新發佈的 Pinecone Assistant 讓這一切變得更容易。它可以在幕後處理分塊、嵌入和擷取，因此團隊可以建立資料感知代理和搜尋功能，而不需要管理基礎架構。

它很少是stack 中唯一的東西 - 但當快速篩選檢索很重要時，Pinecone 是大多數團隊都會使用的東西。將 Pinecone 連接到 LangChain 或 Cohere，就能為任何以 RAG 為基礎的輔助工具奠定可靠的基礎。

主要特點：

• 快速、可生產的向量搜尋
• 松果助理 (2025) 摘要檢索複雜性
• 元資料篩選器、多租戶索引、混合計分
• 受管理的基礎架構 - 無需託管或調整

定價：

• 入門版：最多可免費使用 5M向量
• 標準：基於使用量的彈性擴充
• 企業：專屬容量與支援

4.協調

Cohere 一開始是快速、高品質嵌入的最佳選擇，至今仍在該領域佔據主導地位。但在過去的一年中，Cohere 已經發展成一個更廣泛的平台，透過Rerank API和託管Command R模型等工具，為檢索增量生成 (RAG) 提供支援。

Rerank API 是 Cohere 的強項。它可讓您根據搜尋結果與查詢的匹配程度重新排列搜尋結果的順序，因此您不用再傳送 20 個原始資料塊給您的LLM，而只需傳送 3 個重要的資料塊即可。結果：回應速度更快、代用幣使用量更低、答案更清晰，讓人感覺是經過深思熟慮的。

您還可以獲得多語言支援、長內文感知，以及可選的託stack ，可在一個地方處理嵌入、搜尋和 rerank - 無需微調。

當您需要改善您的模型所看到的東西，而不是改變它的推理方式時，Cohere 便會發揮其優勢。將其 Rerank API 與 Pinecone 等優良向量儲存器和 LangChain 等智慧型協調器搭配使用，您將獲得更簡短、更精準、更易於解釋的答案。

主要特點：

• Rerank v3.5，提供更精準的情境感知答案選擇
• 具有低延遲 API 的託管 RAGstack
• 可與 Pinecone、LangChain 和 LlamaIndex 搭配使用

定價：

• 嵌入：免費高達 100k 查詢/月
• 重新排名：基於使用量（聯繫定價）

5.LlamaIndex

LlamaIndex 圍繞著一個特定的想法而建立：您的 AI 只會跟您提供給它的資料一樣好。如果您要從 PDF、wiki、資料庫或試算表中取得資料，LlamaIndex 就是您讓資料做好檢索準備的方法 - 結構、元資料和智慧路由。

與處理向量搜尋的 Pinecone 或重新排序相關性的 Cohere 不同，LlamaIndex 著重於饋送模型的管道。LlamaIndex 會對來源進行分塊和索引、追蹤文件元資料，並根據結構和意圖來路由查詢，而不只是關鍵字或嵌入。

對於建立依賴特定領域內容(如產品手冊、客戶資料、工程記錄) 的人工智慧產品的團隊來說，它尤其有用，因為在這些領域中，情境很重要，一般的擷取功能也會失效。

LlamaIndex 在某些方面與 LangChain 重疊，但它更專注於資料準備和索引，而非代理規劃或工具使用。

主要特點：

• 結構化和非結構化資料的索引管道
• 智慧型查詢路由和來源追蹤
• 可與 Pinecone、Chroma 或本機記憶體商店搭配使用
• 與需要高度信任內部資料存取的代理最為搭配

定價：

• 開放原始碼：免費 (MIT)

6.Vercel AI

Vercel AI SDK 適合想要讓 AI 感覺像是產品一部分的團隊使用，而不只是放在角落的聊天機器人。它可協助您使用 React、Svelte 或 Next.js 在應用程式內建立反應迅速、類似聊天的介面，並完全支援串流回應、記憶體和呼叫外部工具。

它是由 Next.js 背後的同一個團隊所製作，這可從它處理前端狀態和使用者經驗的優異程度看出來。最新版本也新增了對 MCP(Model Context Protocol) 的支援 - 這是即將推出的標準，用來建構模型輸入、工具使用和接地來源。這意味著更簡潔的 API、更簡易的客製化，以及對您的助手所做事情的更好控制。

您不會在這裡建立代理程式 - 但如果您已經有一個代理程式，這就是您如何將它轉換成精緻產品體驗的方法。SDK 可輕鬆融入任何前端stack，其對 MCP、工具使用及串流的支援，使其成為需要原生感的 AI 介面的理想選擇。

主要特點：

• 直接在 React 或 Svelte 應用程式中加入 AI 介面
• 串流、聊天記錄、工具支援和接地
• 支援結構化、可控模型行為的 MCP
• 由 Next.js 的創造者打造 - 專為前端使用者經驗最佳化

定價：

• 開放原始碼 SDK：免費
• Vercel 主機：以使用量為基礎 (計算 + 頻寬)

7.製作

Make就像是 SaaS 產品的膠帶 - 尤其是在整合 AI 的早期。它是一個可視化的自動化平台，讓您可以拼接應用程式、觸發工作流程，甚至在不需要寫太多程式碼的情況下插入 AI 模型。

它真正的優勢在於提供產品團隊 AI 行為原型的能力，而不需要完整的後端或協調層。當使用者在聊天中提供負面回饋時，需要觸發支援跟進？使用 Make。想要使用OpenAI 歸納該訊息，並將其記錄在您的Hubspot CRM 中？也請使用 Make。

它並非為複雜的規劃代理或深度工具使用而打造，但對於您只需要將 A 連接到 B 再連接到 C 的任務，它是快速、靈活且友善的。當您的產品並非 AI 第一，但您想要在幕後嵌入一些智慧時，這就特別有用。

主要特點：

• 視覺化的建置工具，可整合數百個預先建置的應用程式
• 可輕鬆從 AI 輸入觸發行動 (例如GPT 摘要 → 電子郵件/傳送/CRM)
• 內建OpenAI 模組，以及 HTTP 和webhook 支援
• 非常適合團隊作業、回饋迴圈和輕量級自動化
  
  

定價：

• 免費：1,000 次/月、2 個使用中的場景
• 核心：9 美元/月 - 適合小型團隊和輕度使用
• 專業版：$16/月 - 增加更多作業、排程和錯誤處理功能
• 企業級：自訂 - 適用於執行關鍵任務流程的團隊

1.讓 AI 成為產品的一部分，而不只是附加元件

AI 應該支援您的核心體驗，而不是置身事外。如果您覺得人工智慧是個不相干的功能，就像是浮在角落的聊天視窗，那它就不會被使用。

取而代之的是，將 AI 整合到人們已經依賴的工作流程中。在Linear 中，人工智能支援問題追蹤與優先排序。在 Coda 中，AI 會圍繞使用者的目標建立表格和邏輯。這些功能不會讓人覺得是獨立的，而是產品運作方式的一部分。

從找出使用者卡住的地方或工作變慢的地方開始。使用 AI 讓這些時刻變得順暢，而不只是讓人印象深刻。

2.圍繞意圖建立，而不只是輸入

當LLMs 某人為什麼要做某件事時，他們的工作會做得最好，而不只是他們輸入了什麼。這表示您的產品應該及早捕捉使用者的意圖，並圍繞它來設計流程。

這就是讓Notion AI 或 Duolingo Max 等工具覺得有用的原因。它們不只是回應，而是根據情境和目標來塑造回應。只有當您的 UX 結構能引導使用者的意圖，而不只是他們的說話，並從中學習時，這一點才能發揮作用。

詢問：使用者想要達成什麼目的？然後以此為基礎。

3.給予使用者能見度和控制權

AI 應該支援決策，而不是在黑箱中做出決策。使用者應該瞭解模型在做什麼、它從何處獲得資訊，以及如何調整其行為。

好的 AI 介面會解釋為什麼要建議某些東西。它們會讓使用者重試、編輯或探索替代方案。這有助於使用者建立信心，並避免過度依賴自動化。

公開資料來源，在合理的情況下顯示提示邏輯，並永遠留有手動覆寫的空間。

4.為邊緣情況和失敗做好準備

LLMs 行為並不總是如您所料。它們可能會遺漏上下文、產生含糊不清的輸出或誤解指令。您的產品應該為此做好準備。

新增護欄。使用信心分數來路由不確定的回應。允許優美的回退至其他大型語言模型或人工支援。最重要的是，追蹤使用者與 AI 的互動方式，這樣您就可以瞭解 AI 在哪些方面有幫助，哪些方面需要改進。

AI 應該改善您的產品，而不是讓它變得不可預測。

5.從一個強大的用例開始，逐步擴展

您不需要從第一天開始就讓您的整個產品都是 AI 驅動的。最成功的團隊都會從小處著手 - 一個功能、一個工作流程 - 並加以改進，直到使用者每天都依賴它。

這可能是上線、文件搜尋、分析摘要或任務自動化。將焦點放在 AI 可以減少摩擦或提高速度的領域，並在擴大規模之前讓它運作良好。

強大、可靠的功能可建立信任。一旦您的使用者信賴這些功能，擴展至其他使用個案就會變得更容易。