核心技術

核心引擎：圖學檢索增強生成 (Graph-Based Cognitive Engine)

傳統的 AI 往往只能根據關鍵字進行模糊搜尋，導致產出的內容空洞且缺乏關聯。Planner 引入了先進的知識圖譜技術，賦予 AI 像資深企劃一樣的思考脈絡。

知識圖譜的結構化優勢

• 結構化的知識網絡： 系統不只儲存您的過往案例，更將其中的「客戶」、「市場戰術」、「成效數據」轉化為相互連結的知識圖譜（Knowledge Graph）。這讓 AI 不再是單點式地檢索資訊，而是能理解「針對 A 類客戶，通常使用 B 策略會帶來 C 效果」的深層邏輯。
• 具備上下文的精準推理： 透過多跳推理（Multi-Hop Reasoning）技術，系統能處理複雜的策略問題。例如當您詢問「尋找適合美妝產業的小預算高轉換案例」時，AI 能沿著圖譜路徑精確鎖定相關策略，而非僅僅搜尋關鍵字，大幅提升了內容的可用性與說服力。
• 以事實為基礎的內容生成： 為了解決生成式 AI 常見的「幻覺」問題，我們的引擎強制 AI 將生成的每一個觀點都「錨定（Grounding）」在您企業內部的真實案例或上傳的參考資料上，確保產出的提案有憑有據。

這項技術使 Planner 能夠提供可驗證引用（Verifiable Citations） 的基礎，解決了企業對 AI 內容最大的可靠度問題。

流程架構：

不同於被動等待提示的聊天機器人，我們的系統採用目標驅動 (Goal-Driven Execution) 架構。當您輸入指令後，主控系統會自動將「生成提案」這個複雜目標，拆解為一條由四位專職 AI 代理人協作的精密流水線：

• 策略分析代理 (Strategy Agent)： 「像總監一樣思考」。它負責管線的第一哩路，深度解讀您上傳的 Brief 與參考文件。它不只是閱讀文字，而是負責拆解客戶的隱性需求、定義核心戰略目標，並為後續的代理人制定執行的指導方針。
• 知識檢索代理 (Retrieval Agent)： 「尋找致勝的證據」。依據策略方針，它負責操作 GraphRAG 引擎執行混合查詢。它懂得在「宏觀的市場趨勢」與「微觀的客戶偏好」之間切換，從企業知識庫中挖掘出最精確的案例與數據支持。
• 內容生成代理 (Content Agent)： 「建構說服的邏輯」。它不再是單純的文字堆砌，而是依據敘事藍圖（Narrative Blueprint）進行寫作。它將檢索到的洞察轉化為流暢的商業文案，負責每一頁簡報的標題下法、內文論述與講稿撰寫，確保提案邏輯嚴密且具備穿透力。
• 視覺架構代理 (Visual Architect Agent)： 「轉譯設計的語言」。它負責將文字內容轉化為視覺指令。它不直接繪製像素，而是規劃每一頁的版面配置邏輯（Layout Logic）、選定圖像風格關鍵字，並構建視覺結構數據，指揮外部渲染引擎生成最終的高品質簡報。