CodeWords 獲 900 萬美元投資，打造會主動做事的 AI 代理 Cody

CodeWords 將這種體驗形容為 「words in, working agents out」——輸入文字，輸出可運行的 AI 代理。

目前 Cody 主要仍是 提示式（prompt‑driven）自動化建立工具。未來公司計劃加入情境記憶（contextual memory），讓系統能從過往工作流程和企業活動中學習，進一步 主動建議或執行自動化任務。

為非技術團隊而設的自動化

CodeWords 的設計重點之一，是讓自動化不再只屬於工程師。

平台目標用戶包括：

• 營運團隊
• 初創創辦人
• 行銷人員
• 財務或投資團隊

使用方式非常簡單：透過聊天式介面，用日常語言描述任務。例如：

• 「每三日檢查一次競爭對手的價格頁面，有變動就通知我。」
• 「抓取某品牌社交媒體貼文並建議新的內容點子。」

Cody 會把這些要求轉換為自動化流程，並在背景持續運行。通知可以透過 Slack 或 WhatsApp 等通訊工具發送。

因為整個系統在 CodeWords 的基礎設施上運行，用戶 不需要管理伺服器、部署流程或維護系統。

可連接數千個商業工具

CodeWords 的另一個關鍵能力是整合能力。平台可連接 數千個外部應用程式，讓單一自動化流程跨多個服務運行。

這些整合通常包括：

• 協作與生產力工具
• 通訊平台
• 雲端儲存
• 行銷與數據服務

流程可以按 排程或事件觸發執行，因此很多任務可以完全自動化而無需人工操作。

實際企業使用案例

CodeWords 提供的例子顯示，企業已經在多個場景使用這類 AI 自動化：

投資機會監測（Deal‑flow monitoring）
投資或金融團隊可以自動追蹤投資機會或競爭對手動態，一有新訊號就即時提醒。

內容研究與生成
行銷或內容團隊可以抓取社交媒體數據、整理趨勢並生成貼文建議。

潛在客戶開發流程（Lead generation）
自動化代理可以收集潛在客戶資料、補充數據，並把線索導入 CRM 系統。

官方文件亦示範過一個流程：抓取網頁內容 → 用 AI 摘要 → 自動電郵發送結果，展示平台如何把資料收集、AI 分析和通知整合在同一個流程內。

目標：更主動的 AI 代理

大多數 no‑code 自動化工具仍然需要用戶先找出重複任務，再手動建立流程。

CodeWords 的願景是反過來：讓 AI 更主動。

未來的 Cody 可能會：

• 分析企業運作模式
• 建議可以自動化的流程
• 甚至在某些情況下直接執行任務

如果這個方向成功，自動化工具可能不再只是「設定好的流程」，而會變成 在企業軟件背後持續運作的 AI 營運層。

也正因為這個願景——讓 AI 理解目標並跨工具完成工作——投資者才會押注像 CodeWords 這類 AI 代理平台，視其為下一代工作流程自動化的演進方向。