hiCreator 是一套端到端執行網紅合作案的 AI 平台：提交一份 Brief， 它會建立名單、撰寫並寄出邀約信、為回信分類、推進報價洽談、預先填好合約、追蹤交付、回收成效數據。 支援 Instagram、TikTok 與 YouTube，收錄 5,000 萬筆以上網紅檔案，涵蓋 120 個以上國家與地區。 這個 Agent 受三條限制：模型產出郵件的管道只有一個，而且從不決定這封信要不要寄出； 價格上限存放在草稿步驟讀不到的欄位裡；還有五個訊號——網紅給出具體價格、確認接案、詢問付款方式、 要求簽署條款、送出影片成品等待放行——只要出現任何一個，對話立刻交還給人。
網紅行銷要放大規模，瓶頸從來不在找人。篩出兩百位大致合適的網紅，用一套順手的工具一個下午就能完成。
難的是後面這些：兩百封各自要寫清楚「為什麼找你」的邀約信、來自六個時區的九十封回信、 四十輪手上沒有價格參考的報價往來、三十份合約、三十個待審腳本、三十支待審成片、 三十條要催的上線連結，以及三十筆財務並不想碰的跨境付款。
這類工作沒辦法靠加人解決。單一動作都不難，難在數量龐大、必須照順序推進， 而且每一步都取決於對方回了什麼。這正好是 Agent 擅長的工作型態， 也正好是 Agent 在缺乏約束時最容易出事的型態。
以下拆解 hiCreator 的實際做法：AI 選人的檢索鏈路、洽談 Agent 的可寫邊界、 議價環節如何在結構上確保價格上限不外洩、規模化之後漏斗的真實形狀， 以及哪些環節是刻意不做自動化的。如果只需要產品介紹而不是實作細節，hiCreator 產品頁是更短的版本。
先把類別分清楚
「AI 網紅行銷」這個說法底下同時存在三種完全不同的軟體，而它們失效的位置並不相同。
| 類型 | 負責什麼 | 用完之後還剩多少工作 |
|---|---|---|
| 網紅資料庫 | 檢索網紅索引，依粉絲數、地區、互動率篩選 | 產出一份名單。名單之後的事——找郵件、寫信、解讀回信、議價、簽約——一項都沒少 |
| 網紅 CRM | 記錄流程狀態：誰聯繫了、走到哪一階段、談成什麼條件 | 一份清楚的紀錄，記的仍然是你要親手完成的工作。CRM 不會替你寫催件信 |
| Agent 執行型平台 | 直接執行下一個動作：草擬並寄出、為回信分類、把議價導向正確路徑、備好合約、催交付 | 待辦清單變成待決策清單，同時帶來新的問題：沒人盯著的時候，它的行為邊界在哪裡 |
hiCreator 屬於第三類，同一套引擎以兩個版本交付。工具版把每項功能單獨開放——AI 搜尋、 找相似、封面搜尋、查詢電子郵件、受眾分析、假粉檢測、成效追蹤——適合已有成熟流程、 只需要補上其中一環的團隊。自動化版把整條流程交給 Agent 執行。 兩者共用同一個索引、同一批模型、同一份聯絡資料，差別只在於各環節之間由誰接手。 自動化版採逐帳號開通，而不是註冊即用：一套會真的寄信給真實創作者的系統， 不應該讓任何人隨時都能啟動。
六個環節，分別由誰執行
一次合作案會經過六個環節。Agent 六個都能執行，涉及判斷、支出與品牌風險的節點則會把人帶進來。
- 1選人 —— 由 Agent 完整執行
提交一份 Brief（產品連結、官網、文件，甚至一張截圖），系統會解析成一份選人規格： 19 個量化欄位加上質化判準。接著檢索、資料補強、審核、郵件補齊會以一條流程跑完。 呈現給你的是一份名單，而不是一個搜尋框。
- 2洽談 —— Agent 草擬，關卡由你設定
邀約信與後續跟進會依照既定策略逐人撰寫。草稿直接寄出還是排隊等審核， 屬於專案層級的設定；另外有幾種情況會強制把它轉回人工審核。
- 3議價 —— Agent 在邊界內執行
回信先分類再導向對應路徑，網紅給出的報價會被抽取成結構化欄位。 價格上限不會進入提示詞。五個訊號中出現任何一個，Agent 就停手並轉交人工。
- 4簽約 —— 你做決定，Agent 備料
合約表單送到你面前時已經填好——談定的價格、網紅頁面、交付內容、收件人， 每一格都標註了來源。三個交付日期刻意留空。
- 5交付 —— Agent 追蹤，你審核
腳本、影片成品、上線連結三個階段，每個階段都是一道審核關卡。內容上線後依你選的頻率擷取數據， 留言還可以另外跑一輪情緒與購買意願分析。
- 6成效數據擷取與付款協調 —— 數據由 Agent 回收
觀看、互動與留言訊號會彙整成一份成效報告。付款被設計成工作流上的一道關卡， 而不是流程中的一個階段；目前狀態請見下文關於資金的說明。
環節一：AI 選人實際怎麼運作
「語意搜尋」這四個字在多數產品文案裡承擔了過多意義。以下是一次查詢實際走過的路徑。
需求會先由模型改寫成兩份檢索文件：一份貼近你的原文， 一份是受控擴展，允許同義說法但不會漂移到相鄰領域。兩份都會向量化並平行檢索索引—— 索引中每位網紅存有三個向量：3072 維的整體向量，以及各 768 維的垂直領域向量與呈現方式向量。 兩路結果經 RRF 融合、去重，再套上你的硬性條件與排除名單。
接著是成本較高的環節。系統取目標數量 5 倍的候選人，交由審核模型評分， 每批 50 個、最多 20 批平行處理。模型對每位網紅給出三項有界判斷， 再由伺服器依固定規則換算成 0–100 分，不讓模型自行產生分數。只有成功的批次會納入彙整—— 失敗的批次直接捨棄而非重跑整個任務，因為重跑等於每位網紅的審核成本再付一次。
| 參數 | 數值 |
|---|---|
| 單次結果數量 | 20 / 40 / 100 / 200 |
| 每個名額審核的候選人 | 5 位 |
| 檢索相似度下限 | 0.8 |
| 審核批次大小 / 平行數 | 每批 50 個 / 20 批 |
| 可用的硬性條件 | 國家、語言（38 種）、粉絲區間、平均或中位觀看區間、性別、族裔、 網紅類型（10 類）、露臉程度、是否有郵件、團隊層級全域去重 |
需求是一段敘述而不是關鍵字——「面向在家做菜的人，而不是專業廚師」這類條件， 任何篩選器都表達不出來。硬性條件以標籤形式並列在旁，費用在執行前就先告知。
四十張卡片，每張都含粉絲數、平均與中位觀看、互動率、定位標籤、聯絡方式， 以及近期內容的單則數據，不用打開 Instagram 就能完成初篩。圖中聯絡郵件已遮蔽，產品裡是完整顯示的。
審核模型看得到的範圍
| 評分模型讀取 | 評分模型讀不到 |
|---|---|
| 定位、垂直領域、長期主題 | 粉絲數 |
| 出現過的產品、內容形式 | 互動率 |
| 視覺風格、常見場景 | 圖片與貼文全文 |
| 已儲存的地區、語言、網紅類型 | 索引之外的任何資訊 |
人口屬性只有在需求中明確提出時才會進入評分。排除粉絲數是刻意設下的限制而非疏漏： 模型一旦讀得到受眾規模，就會開始獎勵規模，而規模並不等於合適。
這就是審核模型實際讀取的那份檔案。注意它的組成：長期主題、內容形式、產品類別， 以及一段細到燈光、背景與鏡頭的描述。整份檔案裡沒有出現過粉絲數。
同一套機制上還跑著兩個變體。找相似以一位已合作的網紅為輸入，回傳調性與受眾接近的一批； 索引外的帳號只為這一次請求擷取與分析，不會以殘缺資料的形式寫回公開資料庫。 封面搜尋以畫面比對——描述你要的封面，或直接上傳一張圖—— 這是找到「真的在產出這類內容的人」最快的方式，而不是找到「在簡介裡這樣自稱的人」。 人工版本的完整做法可參考怎麼找網紅這篇。
環節二：邀約信的可寫邊界
多數「AI 洽談」產品在這一步會退化成措辭比較講究的大量寄信。要做對，有四條硬性限制。
出信管道只有一個，而且那個管道不是寄送鍵。模型能產出郵件的工具只有一個。 它指定不了收件人，也選不了要掛在哪條對話串上，那些屬於引擎欄位。這封草稿要不要寄、什麼時候寄， 由工作流決定，模型始終不參與。模型自己撞上審核關卡時，可以把草稿標成待人工審核， 這個標記在已開啟自動寄送的專案裡同樣有效。
能不能提到金額屬於授權，而不是推論。這封信能不能談價格， 由這次執行帶著的授權旗標決定。模型沒有機會自行判斷「現在應該進入議價階段了」。 人工傳給 Agent 的指令在 schema 層就會拒絕數字與幣別，因此「跟他報 400 美元」這類自由文字根本過不了。
回信的分類決定了這條線的走向。每封來信會被歸入五類之一： 真人實質回覆（包含索取樣品、要求驗證、議價）、明確婉拒、休假自動回覆、 工單或客服系統回執（表示這個信箱後面不是網紅本人）、泛用的自動確認。 對於無法確定的情況，指令很明確：一律當成真人處理。 把真人誤判成自動回覆會無聲地終結一條有效線索；反向誤判最多浪費一輪往來，兩者代價差距明顯。
報價是抽取而不是摘要。只要網紅提到任何數字——「每支影片 800 美元」、 一份報價表、一個底價——Agent 就必須把它抽成結構化欄位：金額、正規化幣別， 以及三項「信中有提到才填、而且照原文記錄不加工」的內容：這個價格對應什麼交付物、 內容要掛多久、包含哪些內容使用權與白名單投放授權。這三格之後會直接進入合約表單。 若不在此刻抽取，三週後就得有人把整條信件往來重看一遍。
圖中五個環節有四個屬於引擎的步驟，而不是模型的步驟。模型負責的只有一件事——把文字產出來； 這些文字最後能不能送到真人面前，全部在模型之外決定。
兩個已修復的缺陷，以及修復方式
第一個缺陷是在完全沒有上下文的情況下寫信。當郵件紀錄無法讀取時， 系統曾經會降級成空紀錄繼續執行，也就是說已開啟自動寄送的專案， 可能在沒讀過任何對話的情況下寫出並寄出一封回信。修法不是把提示詞寫得更好： 紀錄讀取失敗現在會設下標記，強制轉入人工審核。
第二個缺陷是對最關鍵的信件做了無聲截斷。較長的來信曾經被從尾端按固定長度裁切， 而那正好是網紅寫報價表與時程的位置。觸發信現在單獨配置了大得多的額度， 確實超限時改成中段省略並加上標記，同時強制這條線轉入人工審核，而不是無聲地弄丟其中的數字。
環節三：議價時守住價格上限
自動化議價真正的風險不在於 AI 會不會殺價，而在於你的最高可接受價出現在一封已經寄出的信裡。 hiCreator 用結構處理這件事，而不是靠叮嚀。
目標價存放在專用數值欄位，只有策略步驟看得到。草稿步驟——也就是產出網紅實際會讀到的文字的那一步—— 收不到這個欄位。這不是「在提示詞裡要求它不要提」，而是這個數字不在它的作用範圍內。 後面還有四道關卡：指令 schema 拒絕數字與幣別、白名單摘要驗證傳入內容、超出預算的輸入在入口丟棄、 草稿寄出前再掃一次。
移交規則比多數人預期的更嚴格。以下五個訊號出現任何一個，Agent 就停止草擬並轉交人工：
- 網紅給出具體價格、底價，或直接提供報價表
- 價格談定，或對方確認接案
- 對方開始詢問付款方式、帳期、收款帳戶
- 對方要求確認或簽署具體條款——授權範圍、獨家、投放白名單、買斷
- 對方送出腳本或影片成品等待放行
只是回覆得很積極、但沒有任何實質承諾，不會觸發移交，Agent 會繼續把對話往下推。 但只要出現真正的商業實質，這一輪就不允許繼續草擬。Agent 自己的 skill 檔案裡寫著： 無法確定時同樣移交。多移交一次的代價是占用人工一分鐘，而自動做出一次承諾的代價可能是賠償。 人工版本的對話可參考網紅邀約信範本與網紅報價怎麼談， Agent 的做法正是以此為基準建構的。
環節四到六：簽約、交付與資金
當一案推進到要出合約時，這次合作案其實已經掌握了合約中該填的大部分內容。 表單在呈現時已經填好，每一格標註著來源：價格來自網紅自己的報價、頁面來自網紅檔案、 收件人來自洽談聯絡人、條款來自專案層級設定。預先填好的值與你送出後真正寫進合約的值逐字一致， 不存在第二條可能算出不同結果的路徑。
三個交付日期刻意留空
腳本定稿、成片定稿、上線這三個日期本來可以輕易預先填好。 一版按「建立合約當天 +3 / +8 / +11 天」給預設值的實作曾經上線，當天就被撤回。 當初的依據是「線上 14 份合約中有 11 份用的正是這組間隔」，但依建立合約的日期分組後就看得出來： 那 11 份整齊的數值來自更早期系統的機器預設值，而不是人的選擇。 在企劃能自行選擇日期之後簽的三份合約中，三段間隔分別是 0/7/29、2/17/22、4/7/7， 樣本中唯一的人為訊號恰恰說明沒有任何一個預設值是合適的。
其餘每一格預先填好的值都是在把已經存在的事實找回來。日期不是：它是對網紅做出的承諾， 在這一格填入一個沒有來源的推測值，實際效果是促使填表的人直接點過整張表單中最需要停下來思考的那個決定。
交付分成三個審核階段——腳本、成片、上線連結——每個階段都是「網紅提交、人工審核」的組合。 內容上線後，成效追蹤會以 12 小時 / 1 天 / 3 天的頻率擷取，週期可選 7 到 90 天； 留言分析可依需求執行，單輪 1 到 1000 則自訂，輸出情緒、購買意願、討論主題， 以及一次分析同時產出的中英雙語摘要。
購買意願的口徑刻意收窄：詢問這是什麼產品、什麼型號、哪裡買得到、怎麼使用、 規格、相容性、效果、價格、有沒有貨、怎麼寄、怎麼下單，都算； 單純的稱讚、表情符號、聊創作者本人，不算。意願以留言則數計算， 報告中也明寫：一則留言不等於一筆成交。
關於資金需要如實說明。履約保證、按里程碑放款、多幣別結算在設計上是一道可插拔的阻斷關卡， 而不是新增的流程節點：它掛在全系統所有狀態變更都必須經過的那一個入口上， 因此「合約寄出前要求款項到位」或「結案前要求尾款付清」是一條設定而不是一次重寫。 這個架構已經確定，前端流程也已存在，但背後那套資金帳務屬於獨立立案的工程。 目前請把付款理解為由平台協調，而不是在平台內部全自動完成；涉及特定幣別時請另行確認。
方向盤在誰手上：階段與主導權是兩回事
描述一次合作案的狀態需要兩組互相獨立的資訊，而不是一組。 把兩者混為一談，正是許多自動化工具用起來總讓人覺得在跟你搶方向盤的原因。
| 資訊 | 回答的問題 | 可能的值 |
|---|---|---|
| 階段 | 球現在在誰那裡 | 等回覆 · 洽談中 · 退信 · 無聯絡方式 · 寄送失敗 · 合約草擬 · 等簽署 · 等交付 · 成案 · 未成案 |
| 主導權 | 由誰推進 | AI 代管 · 已由人接手 · AI 草擬人工審核 |
這張表格裡任何一格都是合法狀態。接手一段對話只是把它往下移一行，橫向位置不變， 該網紅在流程中所處的階段完全沒有改變。
接手某一位網紅的對話，不會改變其階段，也不會暫停整個專案，只是把這條線的主導權切換過來。 引擎中有四處會在執行前檢查這個標記：回信派送、跟進排程、合約催簽排程、自動審核判準， AI 隨即停止介入。交還給 AI 需要明確操作，不設逾時自動回收—— 無聲逾時正是「雙方同時回覆同一位網紅」這類事故的典型成因。
位於其上的對話式助理遵循同一套規則。它的提案類工具不產生任何副作用：只輸出一段動作描述， 轉成一張審核卡，經確認後才真正執行，而且執行時呼叫的是與人工完全相同的端點，不存在特權通道。 模型誤呼叫工具的後果是多出一張沒人確認的卡片，而不是一封網紅已經收到的信。
規模化之後，漏斗的真實形狀
廠商畫的漏斗通常是一個均勻收窄的三角形。下面這個來自一次真實的正式專案，已做去識別與取整。
長條寬度經過平方根壓縮。若嚴格按比例繪製，最後兩條在圖上將看不見——而這正是這個漏斗的形狀。
| 環節 | 人數 | 發生了什麼 |
|---|---|---|
| 檢索候選 | 約 19,000 | 分三批，尚未與排除名單去重 |
| 被排除詞淘汰 | 約 6,800 | Brief 中已排除的領域，以泛生活風格與 vlog 為主 |
| 因證據不足淘汰 | 約 10,000 | 身分已比對到，但取不到可用的近期內容——證據關卡不對看不見的對象下判斷 |
| 進入 AI 審核 | 2,083 | 資料完整到可供評分 |
| 通過審核 | 93 | 遭拒原因：1,775 相關性不符、282 內容品質、156 品牌、99 疑似合成帳號。一人可命中多個原因，因此這是標籤計數而非去重人數 |
| 可聯繫 | 62 | 另有 31 位通過審核但取不到郵件 |
這份漏斗裡有三個事實決定了一次合作案的實際成本。其一，檢索既便宜又充裕， 稀缺的是判斷依據與聯絡管道。其二，最大的一筆損耗——一萬人因為取不到近期內容被淘汰—— 是刻意的拒絕：系統不會在讀不到內容的情況下為網紅評分， 因為根據缺失資料做出的確定判斷，比不做判斷更糟。其三，這也是「回覆率」單獨作為指標並不可靠的原因： 62 位經過篩選、每封信都寫得出具體理由的聯絡人，與從大量名單中隨機抽出的 62 個名字， 行為特徵完全不同。以下兩個數字來自 hiCreator 自有投放，不是產業基準：自動寄出的第一封信回覆率在 7% 以上， 由企劃自行決定切入角度的工具版流程在 10% 以上。
決定數據能不能用的四條規則
漏斗數字、審核分數與受眾報告能不能用，取決於底層網紅數據對自身限制是否誠實。 以下四條規則決定了這些數字能否直接用於決策，而它們與網紅分析通常的宣傳方式正好相反。
假粉檢測是規則函式，不是模型。沒有任何大型語言模型參與判定帳號真假。 抽樣到的帳號依確定性規則評分：預設大頭貼 −5、使用者名稱數字占比過半 −1、 貼文數依級距從 −1 到 +4、粉絲數分級距、追蹤數為 0 記 −1、有簡介 +1、 顯示名稱與使用者名稱不同 +1、有外部連結 +4、有精選限動 +4。 帳號會先通過四項「同業網紅」條件——公開、非預設大頭貼、粉絲超過 3,000、 追蹤／粉絲比低於 0.5——命中的單獨歸類，因為受眾裡混著同業，既不是機器人也不是一般粉絲。 YouTube 採用完全不同的指標：留言頻道中註冊未滿半年、未滿一年的比例，以及使用預設大頭貼的比例。
同業網紅帳號單獨列為一項，不併入任何一邊。把這一項平攤掉， 恰恰會掩蓋「這位網紅的影響力是不是只在同業之間循環」這個資訊。
「查了沒有」與「查不成」是兩個不同的結論。只有在供應商明確回覆不存在該郵件時，一次查詢才會記為 miss。 認證失敗、觸發速率限制、網路異常，一律記為 error，不計入 miss。 這個區分聽起來像在鑽牛角尖，直到你考慮另一種做法的後果： 一批被標記為「無郵件」、此後再也不會接觸的網紅，原因僅僅是某個供應商當時狀態不佳。
樣本如實描述為樣本。上文那份報告顯示的是「疑似假帳號 5%」， 而它匯出的表格裡記錄了這個數字的來源：400 個可分類帳號中， 20 個疑似假帳號、362 個真人、18 個同業網紅帳號。每一格還附上同一句說明——「結果呈現的是本次分析中各類帳號的占比，疑似假帳號占比不等於該網紅全部粉絲的假粉率。」取不到資料的帳號單獨列出，不計入真人；大頭貼 URL 缺失不作為使用預設大頭貼的證據； 可分類帳號不足 30 個時，該輪會自行標註為樣本偏少。受眾報告在 14 天內會沿用既有結果而不重複計費； 底層任務失敗時，它所產生的每一份權益都會冪等退回。
抽樣稀疏時不包裝成精確值。成效追蹤給出的 24 小時基準線， 取自最新一次擷取之前至少 24 小時的最近一次真實樣本，並同時標註兩次擷取的實際間隔。 若兩次樣本實際相隔 31 小時，報告就顯示 31 小時， 而不是給出一個沒有人量測過的「24 小時增加 12,400 次觀看」。
費用怎麼算
以動作計費而不是以席次計費，這更貼近網紅行銷的實際樣貌： 一次合作案的支出取決於實際處理了多少位網紅，而不是團隊裡有多少人登入後台。 新帳號贈送 150 點，點數沒有使用期限。
| 方案 | 價格 | 點數 |
|---|---|---|
| Starter | US$9.90 | 400 |
| Pro | US$59.90 | 3,000 |
| Business | US$299.90 | 20,000 |
| 動作 | 消耗點數 |
|---|---|
| AI 網紅搜尋 | 每回傳一位網紅 0.5 |
| 郵件查詢 | 每位網紅 0.1 |
| 批次匯出郵件 | 每個有效連結 0.2 |
| 受眾報告 | 每份 40 |
| 假粉報告 | 每份 30 |
| 內容數據擷取 | 每次 0.2 |
| 留言分析 | 每 50 則 1 |
| 自動化洽談 | 每位網紅 10 |
有兩條計費規則會影響使用方式。其一，報價給的是扣除上限而不是固定金額： 搜尋實際回傳的人數少於目標時，差額會退回；任務失敗全額退回，而且冪等。 其二，14 天內已產生的受眾報告會直接沿用而不重新執行，團隊中第二個人查詢同一位網紅時不會產生費用。
已經有工具了，它補上哪一塊
如果你已經在為某個網紅資料庫付費，重疊的部分只有名單這一段。 真正值得自問的是：以下工作目前是否仍以人工完成——那正是 Agent 執行型平台所取代的部分。
- 逐封撰寫邀約信，因為每一封都需要一個具體的理由
- 三週後重新看過整串信件往來，只為確認當時談定的價格具體包含什麼
- 跨越六個時區，分別向三十位網紅催腳本、催影片成品、催上線連結
- 週五才發現有四條對話從週二就停住了，因為沒有人被指派跟進
- Brief 一改就得人工重新核對名單，而且不確定哪些人已經寄過信
Brief 變更後重新核對名單這件事，在產品裡有明確的處理方式。合作案進行中修改選人條件時，新規格會被編譯、計算指紋、 與舊版本比對差異，只在這次變更仍能影響到的範圍內重新執行。 已收到邀約信的網紅在引擎層級豁免：系統無法回過頭把一位已經寫過信的網紅判定為不合格， 即使資料面越權回傳也不行。放寬條件時重新檢視被拒名單； 變更範圍更大時，才會一併涵蓋已通過但尚未聯繫的對象。
每項功能也都可以單獨呼叫：透過產品介面、直接在 Instagram / TikTok / YouTube 頁面上疊加網紅數據的 Chrome 擴充功能、REST API，或 14 個可接入 Claude Code、Cursor、Codex 的 MCP 工具。 產業層面的變化可參考AI 正在怎麼改變網紅行銷； 更上層的策略視角請見Lessie 的網紅行銷解決方案。
刻意不做的幾件事
以下四種情況 hiCreator 不會自動執行，評估前需要先了解。
- 沒有具體理由時不會寄出第一封信。千篇一律的罐頭式洽談， 正是網紅收件匣不再被打開的原因。這次執行如果讀不到對話紀錄或網紅檔案， 草稿會被強制轉入人工審核，而不是在資訊不足的情況下寄出。
- 不代替你承諾價格與條款。一旦出現實質的商業訊號，這條線就轉交人工。
- 不為看不到的網紅評分。沒有近期內容就沒有分數， 即使一次執行的代價是一萬個候選人。
- 不把抽樣數值說成全體數值。每一個受眾或真實性指標， 都附帶其樣本數、分母與未知數。
封面搜尋目前在正式環境只開放 Instagram，YouTube 與 TikTok 需等各自的平台評測通過後開放。 網紅搜尋、聯絡資料與成效追蹤支援 Instagram、TikTok 與 YouTube； X 由另一套檔案與稽核工具支援，不在同一個索引內。自動化版採逐帳號開通，不提供註冊即用。
可以先用其中一項功能試試——執行一次搜尋、查一次郵件、看一份受眾分析—— 等到名單之後那一連串人工動作開始占掉你整週的時間時，再啟用完整的 Agent 流程。
真正從 Agent 代管中獲得最大效益的團隊有一個共同點：他們明確界定了哪些決定必須由自己做出—— Brief、價格上限、對腳本的品牌判斷、自己願意承諾的交付時間—— 並把這些決定之間的全部工作交給系統執行，而不是追求自動化程度最高。