CodeWords 表示,資金主要用於幾個方向:
長遠來看,公司希望把產品由「自動化工具」升級為 會主動執行業務任務的 AI 操作層。
CodeWords 平台的核心是 AI 代理 Cody。它可以把自然語言指令轉換成可運行的業務流程。
與傳統自動化工具需要手動設計流程不同,用戶只需要描述想達到的結果。Cody 之後會自動完成整個流程:
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。
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:
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:
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。
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:
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。
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。
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:
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。