管好橫跨多間小企業的 AI 代理團隊
我開發了一個控制中樞，管理在多間小企業處理例行工作的 AI 代理，記錄每個機械人服務哪間企業、誰有權與它溝通、它遵守的規則，以及它說過和做過的一切。
- 行業
- 中小企 AI 營運（跨行業）
- 技術
- Next.js、Postgres、Azure、MCP、REST API
- 狀態
- 已上線・持續測試中
問題所在
一間企業一旦有兩三個以上的 AI 助手，連基本問題也變得難以回答：哪個機械人負責哪間公司、誰有權向它下指令、它昨天發了甚麼及原因，以及某次修改出錯時能否還原舊的提示詞。
沒有答案，AI 就會變成風險，而不是節省。
我做了甚麼
我設計並開發了一個中樞，它在機械人旁邊運作，而不會阻礙它們。中樞記錄整體架構（帳戶、帳戶下的公司、部門和機械人）、每個渠道上獲准聯絡每個機械人的聯絡人及角色，以及由上而下套用的規則，下層永遠無法推翻上層。
每個機械人都把所做的事記錄到同一個中央記錄，提示詞按版本備份，問題只需提報一次便會記住，同一個問題不會重複提出。任何 AI 工具都可以透過標準協定（MCP）或 REST API，以自己的金鑰連接。
電郵和 WhatsApp 往來經由我為小公司開發的共用收件匣進入。
工具及技術（淺白說明）
Next.js 應用程式，配合 Postgres 及 Azure 檔案儲存；設有 MCP 伺服器讓 AI 助手直接連接，每個機械人各有存取金鑰；路由、權限及每個登入後的畫面都有自動化測試。系統自動部署至 Azure。
成果
已經上線，持續測試中。一組小企業的 AI 代理現在有了同一個地方，說明每個代理的用途、向誰負責、做過甚麼，背後還有完整記錄。
從中可見的工作方式
這就是「一人加 AI」模式的實踐。我讓 AI 承擔真正的工作，同時建立讓這件事安全可行的管控。
常見問題
小企業怎樣管好多個 AI 代理？
葉謙信的做法是設立中央登記系統：每個機械人都與它服務的企業掛鈎，只有指定聯絡人可以向它下指令，規則由上而下套用，每個動作和提示詞修改都有記錄。
不同供應商的 AI 代理可以共用同一套管控系統嗎？
可以。葉謙信開發的中樞不綁定任何供應商；凡支援 MCP 或 REST API 的助手，都可以用自己的金鑰連接。