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解決的問題

Bag of Words (BOW) 是一個連接大型語言模型（LLM）與企業資料的代理型分析平台。它解決了為 AI 代理提供必要上下文（如特定資料來源、工具、憑證與權限）的問題，使其能執行複雜分析任務、產生報告並進行根本原因分析，而無需每次互動都手動設定。

作用方式

BOW 作為 LLM、資料來源與通訊渠道之間的受控閘道。使用者可設定具有特定指示並存取廣泛連接器（資料庫、資料倉儲、BI 工具與 API）的「代理」。這些代理可部署於聊天、定時報告、儀表板與 MCP 客戶端等各種介面。平台包含查詢加速快取，可加快分析查詢，並具備評估框架，當代理未能達成預期行為時，會使用自我改善迴圈自動起草並測試指令修正。

適用對象

專為需要在組織內大規模使用資料代理進行商業智慧、自動報告與事件驅動調查的團隊與企業設計。

主要特色

• 廣泛的連接性：支援大量資料連接器，包括 PostgreSQL、Snowflake、BigQuery，以及 Tableau、Power BI 等多種 BI 工具。
• 代理治理：提供 RBAC、稽核日誌與資料列層級安全，精確控制每個代理可存取的資料與工具。
• 自我改善迴圈：使用評估集監控代理行為，並自動迭代指令以提升可靠性。
• MCP 網關：將代理連接至 Model Context Protocol (MCP) 伺服器，並向 Claude Code 等 MCP 客戶端公開。
• 查詢加速：具備自動更新快取，可將分析查詢速度提升 10–1000 倍。
• 多表面部署：代理可透過 Web 應用、Slack、Microsoft Teams、WhatsApp、電子郵件與 Excel 運作。