Merge 集成 OpenAI 技术，以扩展 AI 驱动的业务运营和产品开发

Merge AI 集成概述

Merge 采用了 OpenAI 的技术来为其业务和产品工具套件提供支持，重点在于连接软件系统并使 AI 代理能够执行操作。该公司利用多层方法，涵盖数据集成、安全工具访问、模型路由和成本管理。通过集成这些功能，Merge 不仅支持其为客户构建的软件产品，还支持推动其业务发展的内部运营工作流。

技术基础设施与可靠性

Merge 的平台架构旨在优先考虑 AI 驱动的工具执行的可靠性。据首席执行官兼联合创始人 Shensi Ding 称，通过 Merge 进行的工具调用实现了 99.9% 的成功率，公司将其与通常可靠性约为 60% 的公共 Model Context Protocol (MCP) 服务器进行了对比。公司的核心产品包括：

  • Merge Unified: 促进客户数据集成。
  • Merge Agent Handler: 为 AI 代理提供安全的工具访问。
  • Merge Gateway: 管理模型路由和成本控制。
  • Merge for Workforce: 使内部团队能够管理对模型、工具和业务系统的访问。

AI 驱动的运营效率

Merge 实施了 AI 驱动的自动化，以简化高接触业务流程，最显著的是在执行高管晚宴的规划和执行方面。通过将 GPT-6 Astra 连接到 Salesforce、Gong、Google Sheets 和 Gmail 等系统，该公司将管理宾客名单、外联和参会者跟踪所需的时间从数十小时减少到每次活动约 30 分钟。这种效率的提升促使活动频率增加，从 2026 年第二季度的 8 场晚宴增加到第三季度的 16 场，并计划在第四季度举办超过 30 场。

产品开发与内部采用

Merge 利用 GPT-6 Astra 和 Codex 来加速产品开发以及非工程团队的内部生产力。

  • 代码开发: 团队使用 Codex 进行代码审查，包括 Merge for Workforce 的配置界面。Ding 指出，Codex 提供具体的反馈，而工程师保留验证和发布最终实现的责任。
  • 跨职能赋能: 非工程人员使用 AI 构建可重用的工作流。例如，销售领导团队使用 AI 自动化交易审批和预测更新，而市场营销和社交媒体团队则使用 GPT-6 Astra 来优化信息传递并监控参与度。

领导层对 AI 采用的观点

Merge 的领导层强调实验文化和由高管主导的 AI 熟练度。其实施策略的关键要点包括：

  • 高管示范: 领导层认为高管必须为组织内的 AI 熟练度树立标准。
  • 低风险实验: 最初的 AI 测试是在新的、非关键产品上进行的，以便在不影响核心面向客户的代码库的情况下进行学习。
  • 自主权: 鼓励员工选择自己的 AI 工具，并给予专门的时间来探索和测试新功能，即使这些实验并不总是能立即产生结果。

Sources