产品详细介绍

Minded 是一款面向企业的 AI 智能员工平台，主打“用录屏训练 AI Agents”。它将传统需要大量工程开发的自动化与智能客服、运营流程，转化为“录制你如何工作”的可视化配置方式，让业务团队在几天甚至几小时内，就能搭建可投入生产的 AI 代理（AI Agents）。

平台的核心理念是：让 AI 像真实员工一样理解你的业务流程、操作你的系统，并在合规可控的前提下，为客户和内部团队提供稳定服务。你不再需要等待 CTO 或工程团队排期，而是可以直接通过录屏和自然语言指令，教会 AI 如何完成工作。

主要特性与优势：

  1. 录屏式“Vibe Coding”训练方式

    • 通过屏幕录制演示你如何在各类系统中操作（如老旧后台、内部工具、第三方平台）。
    • 平台自动解析操作步骤、页面结构和业务逻辑，将其转化为可复用的 AI 工作流。
    • 对于复杂场景，可在可视化拖拽编辑器中微调流程，或交给工程师在自己的 IDE 中用代码深度定制。

  2. 拖拽式 AI 编辑器 + 代码扩展

    • 提供可视化的拖拽式 AI 流程编辑器，适合运营、客服、业务负责人直接上手。
    • 支持与现有系统、API 集成，工程团队可在熟悉的开发环境中扩展逻辑，实现高度定制化。
    • 让“无代码配置 + 专业开发”并行，既保证灵活性，又兼顾企业级稳定性。

  3. 像管理团队一样管理 AI Agents

    • 使用自然语言为 AI 设定目标、规则和话术，就像给新员工写岗位说明和 SOP。
    • 可按业务线、客户群体或流程环节配置不同的 Agents（如 VIP 客户专属 Agent、账单处理 Agent 等）。
    • 支持持续迭代：根据表现反馈，随时调整策略、补充知识或优化流程。

  4. 文档与多语言处理能力

    • 支持处理任意格式、任意语言的文档（合同、政策、邮件、表格等），达到接近人工的理解与提取精度。
    • 可将文档知识注入到 Agents 中，用于自动回复客户、生成报告、执行合规检查等。

  5. 企业级安全、合规与治理

    • 提供完整的操作审计日志（Audit Trail），可追踪每一次 AI 决策与动作。
    • 支持 SSO、权限管理和精细化访问控制，适配大型组织的安全策略。
    • 针对金融、保险等高监管行业设计，帮助企业在严格数据与合规要求下安全使用 AI。

  6. 显著的业务价值案例

    • 有客户在短时间内将原本需要两年工程投入的自动化项目，通过 Minded 在两个月内上线。
    • 运营团队的自动化率实现数倍提升，相当于“多出几十到上百名虚拟员工”，却无需增加人力成本。
    • 某金融机构将服务 20 年历史的老旧系统流程自动化，使 VIP 客户从“等待数天”缩短到“几分钟内完成服务”。

通过这些能力，Minded 让企业可以在不大幅扩张人力和工程资源的前提下，快速提升运营效率、客户体验和营收表现。

简单使用教程

以下是一个从零开始使用 Minded 搭建 AI Agent 的简明流程，帮助你理解实际落地步骤：

  1. 创建账号与基础配置

    • 访问官网并注册企业账号。
    • 完成组织信息、团队成员邀请和基础权限设置。
    • 如有需要，与企业现有 SSO 系统（如 Okta、Azure AD 等）进行对接，统一身份认证。

  2. 录屏教会 AI 完成一个具体任务

    • 在平台中创建一个新的 AI Agent（例如“退款处理 Agent”或“VIP 客服 Agent”）。
    • 启动录屏功能，像平时一样在你的业务系统中完成一次完整操作：
      • 登录相关系统或后台；
      • 查询客户信息或订单；
      • 执行审批、修改、提交等关键步骤；
      • 记录需要注意的业务规则（如金额上限、审批条件等）。
    • 结束录屏后，平台会自动生成初版流程，并标注关键步骤与字段。

  3. 在拖拽编辑器中微调流程

    • 打开可视化编辑器，检查自动生成的步骤是否完整、顺序是否正确。
    • 为关键节点添加条件判断（例如：金额超过某阈值时转人工审批）。
    • 配置错误处理逻辑（如系统报错时重试、记录日志或通知人工）。

  4. 注入业务知识与文档

    • 上传相关政策文件、操作手册、FAQ、合同模板等，让 Agent 理解业务背景。
    • 为 Agent 编写简要“岗位说明”：
      • 说明它的职责范围；
      • 允许与禁止的操作；
      • 如何与客户沟通的语气和边界。
    • 对于多语言场景，可上传不同语言的文档或示例对话，提升跨语种表现。

  5. 设置权限与合规规则

    • 在管理后台中为该 Agent 分配访问权限：可访问哪些系统、哪些数据字段。
    • 配置审计与日志策略，确保每次操作都可追踪和回溯。
    • 如处于高监管行业，结合内部合规团队设定额外限制（如敏感字段脱敏、操作额度上限等）。

  6. 测试与灰度上线

    • 在测试环境或沙箱数据上多次运行 Agent，观察其决策与操作是否符合预期。
    • 让业务负责人和一线同事参与试用，收集反馈并在编辑器中快速调整。
    • 先以小流量或部分客户群体灰度上线，逐步扩大覆盖范围。

  7. 日常运营与持续优化

    • 通过平台的监控与审计界面，查看 Agent 的处理量、成功率、异常情况。
    • 对于表现不佳的场景，回看具体操作记录，补充录屏或优化规则。
    • 随着业务变化（新产品、新政策），定期更新文档与流程，像培训员工一样持续“培训” AI。

通过以上步骤，即使没有深厚技术背景的运营或业务团队，也可以在 Minded 上快速搭建并管理企业级 AI Agents，让它们像真实员工一样在你的系统中高效工作。