Instag的AI Agent架構，核心在於「角色導向」與「任務模組化」的設計邏輯。每一位Agent如同一位數位員工，負責特定任務流程，不僅能被指派明確目標，還能獨立執行、自動回報與持續優化。
近年來，從 ChatGPT 到各式自動化平台，AI 幾乎已成企業數位轉型的標配。然而，當工具愈來愈多，企業真正需要的，已不再只是「會用 AI」的人才，而是具備能讓 AI 自動完成任務的系統化能力。
事實上，多數 AI 工具的導入仍高度依賴工程團隊、顧問資源與週期性部署，導入流程曠日費時。Instag 的 AI Agent 則走上了另一條路，只需註冊、指派任務，不到一天，便能開始執行廣告優化、報告產出或銷售監控。這是少數真正「註冊即用」的 AI 工具，首次真正貼近企業的日常工作節奏。
Instag 創辦人章瑋翔指出，AI 工具的普及雖然降低了使用門檻，卻也讓企業過度依賴少數熟悉工具的員工。「一旦人員離職，流失的不只是產能，更是企業在 AI 應用上所累積的內部智慧。」
這也是 Instag 推出「註冊即用、啟用即跑」AI Agent 架構的核心理念。
Instag並未強調客製化整合的多樣性，而是選擇將 AI 設計成一位可即時上工、主動執行、具備判斷力，並能被調用、派任與規模化的數位員工，成為企業營運的一部分，讓 AI 真正從工具升級為組織的一環。
不只是輔助，而是能獨立執行的數位員工
Instag 的 AI Agent 與一般自動化工具最大不同，在於它不是單純的流程包裝，而是一套具備角色分工與任務邏輯的執行系統。「現在市面上許多標榜為 AI Agent 的設計，其實只是將 LLM 作為流程的輸入或輸出節點，真正的任務判斷與流程調度仍由人來完成，」創辦人章瑋翔指出。這類解法多半是將 chatbot、LLM、RAG 模組組裝成一套自動化流程，形式上雖稱為 Agent，實際卻缺乏能理解任務目標、根據上下文調整行動的智慧能力。
他進一步說明，真正的 AI Agent，應具備在流程中「靈活處理、調度行動、串接多角色」的能力，而非僅止於輸出文字或回覆查詢。若缺乏這樣的靈活性與任務導向設計，AI 很容易淪為只會「接話」或「完成一段指令」的工具，無法支撐企業真正在營運上所需的行動力。
在 Instag 的架構設計中，每位 AI Agent 對應一項明確任務，從文章撰寫、審稿、社群發佈、流量追蹤到報告總結，每個環節都能分別由不同 Agent 負責執行。這些 Agent 不僅具備對應的任務能力與風格，還能根據任務目標進行自我優化與自動迴圈，真正做到「被調度、可派任、能持續執行」的數位員工角色。
「在企業擁有第一方與第三方數據的基礎下，數位員工將是 AI 最具潛力、也最終會實現的應用形態。」章瑋翔強調。
平均任務執行時間不到 3 分鐘，數位員工改變企業作業邏輯
Instag 的 AI Agent 架構，核心在於「角色導向」與「任務模組化」的設計邏輯。每一位 Agent 如同一位數位員工，負責特定任務流程，不僅能被指派明確目標，還能獨立執行、自動回報與持續優化。
以廣告投放為例，只需提供初始素材與設定目標，AI Agent 即可自動產生多組受眾組合，並持續監控成效。一旦成效下滑，即會主動暫停無效組合，彙整數據後提出優化建議，甚至根據預算與轉換結果動態調整下一輪策略。整體流程無須人工反覆操作，也不需每日登入平台檢查數據，讓 AI 不只是協助判斷，更能接手行動，持續執行。
根據 Instag 內部統計，目前平台上超過九成任務，其平均執行時間低於 3 分鐘。對仍仰賴人力協作與手動追蹤的企業而言，這樣的效率差異，不僅優化流程，更重構了組織對「人與 AI」角色分工的理解。
此外，與多數工具需要額外串接不同，Instag 本身即為 CDP 及 AI Agent 的原生整合平台，可即時讀取品牌來自網站、社群、LINE 等第一方數據，並以此驅動 AI Agent 自主判斷與執行任務。從資料收集、行為貼標到即時行動，全程一站完成，真正實現「資料驅動、任務導向」的 AI 作業體系。
當 AI 不再遙遠，實戰才是真正的起點
目前已有多家品牌導入 Instag 平台，涵蓋內容媒體、電商零售等領域。這些企業在導入後，平均一週內即可完成訓練與任務設定，最快可於當天啟用 AI Agent 並進入實際執行階段。與市場上多數需要技術團隊導入、由工程師或數據科學家操作的 AI 工具不同，Instag 從設計之初便定位為「給行銷人員使用的 AI 平台」，讓內容編輯、社群經營者、廣告投手等非技術部門也能輕鬆上手，快速指派 AI 執行任務。
Instag 團隊強調，這樣的設計不只是為了提升操作效率或節省人力成本，更是希望企業真正擁有一批可調用、可派任、可規模化的數位員工，成為組織營運的一環，而非一套外掛的工具集合。
展望未來，Instag 也將持續擴展 AI Agent 的任務邊界，從數位行銷延伸至營運管理、智慧客服等場景，建構出一個可即刻啟用、跨部門協作的 AI 任務生態系，讓企業真正從「擁有數據」邁向「以 AI 行動」的新階段。