Lamatic AI

Lamatic AI是什麼

Lamatic AI是一套針對開發者、產品團隊及企業的生成式AI中間件，用於以可視化方式建構、部署並持續優化智慧代理。團隊可以將模型、資料、業務應用及邏輯節點組合成流程，再透過介面、網頁組件或自動化任務交給使用者。

該平台由Dinner Technologies所運營，目前其產品的重點已從單一的低代碼流程，擴展到整個代理應用程式的生命週期管理。它負責處理模型編排、資料搜尋與生成、資料同步、無伺服器部署、日誌追蹤以及團隊協作等基礎工作。

適合解決什麼問題

• 將業務知識與多步驟規則轉換為可執行的AI代理。
• 為網站或SaaS產品增加聊天、搜尋和問答功能。
• 從雲端儲存、資料庫和網頁構建檢索增強生成知識庫。
• 用多個模型、工具和外部應用自動完成業務流程。
• 將可視化流程發布為GraphQL介面、Webhook或嵌入組件。
• 在開發、預發布和生產環境之間管理流程版本。
• 追蹤每次運行的節點輸出、延遲、模型成本和錯誤。

可視化流程建構器

Flow Builder透過拖放節點來呈現應用邏輯，既適合快速搭建原型，也允許開發者加入代碼及自訂介面。流程可包含觸發器、AI節點、資料節點、邏輯控制、外部應用以及最終輸出。

AI與代理節點

• 生成文本、結構化JSON和圖像。
• 對輸入進行分類或多模態理解。
• 使用RAG節點結合企業知識回答問題。
• 創建文本代理、JSON代理和多模態代理。
• 由Supervisor代理協調多個子任務。
• 透過MCP節點調用外部工具和上下文。
• 使用文件提取節點處理非結構化檔案。

邏輯與數據節點

• 使用條件和分支控制不同的處理路徑。
• 透過循環與批次處理節點處理多條數據。
• 調用另一個流程重複使用複雜邏輯。
• 加入等待、變數和結束節點控制狀態。
• 使用代碼節點實現平台未預置的處理。
• 執行混合搜尋、關鍵字搜尋和向量搜尋。
• 在資料表中查詢、新增、更新或刪除記錄。

Prompt、Code與GraphQL IDE

Lamatic將提示詞、代碼和介面查詢分別放入專用的IDE中，這樣便於團隊進行編輯、測試及重複使用。Prompt IDE提供變數校驗、提示模板以及AI輔助優化功能，從而減少提示詞散落在應用程式代碼中的問題。

模型與可靠性控制

平台可連接託管模型與團隊自己的模型憑證，並在流程中運用文字、圖像、嵌入及多模態功能。模型邏輯支援回退、平行處理及實驗策略，便於在成本、速度與品質之間做出選擇。

RAG與知識庫

Lamatic內建了向量儲存和記憶儲存功能，能夠將文件、網頁、雲端檔案或資料庫中的記錄進行分割、向量化處理，並建立索引。在運作時，可透過向量、關鍵字或混合搜尋方式來找出相關的片段，再將這些片段交給模型以產生回答。

1. 建立專案並選擇資料連線或檔案輸入方式。
2. 配置同步範圍、欄位對應和更新計劃。
3. 使用提取與分塊節點清理非結構化內容。
4. 選擇嵌入模型並寫入向量儲存。
5. 在問答流程中加入搜尋和RAG節點。
6. 設定召回數量、過濾條件和回答提示。
7. 用真實問題測試相關性與拒答行為。
8. 發布聊天、搜尋或Ask組件供用戶使用。

應用與數據集成

平台提供用於連接各種辦公應用、雲端儲存、資料庫、自動化功能以及開發工具的節點。不同的整合方案所支援的觸發、讀取、寫入和同步動作也各不相同，因此在進行設定之前，應先確認權限範圍以及套餐所包含的整合數量。

代理類型

發布與嵌入方式

流程可以部署到Lamatic管理的無伺服器邊緣環境中，該平台負責基礎設施的擴充與縮減以及運作。產品團隊可以根據用戶體驗來選擇適當的介面、Webhook或預製組件，如此一來就不必將Studio介面直接暴露給最終用戶。

環境與版本控制

Lamatic支援將開發、預發布及生產環境分離開來，並透過分支映射來管理專案變更。團隊可以在不影響線上使用者的情況下，測試新的提示、節點和模型，之後再將經過驗證的版本合併並部署。

1. 在開發環境中建立或修改流程。
2. 提交版本並記錄變更目的。
3. 在測試數據上運行調試與品質用例。
4. 將版本合併到預發布環境。
5. 驗證集成憑據、數據和負載表現。
6. 審批後發布到生產環境。
7. 觀察日誌、成本和用戶反饋。
8. 出現異常時回滾到穩定版本。

監控與優化

運行日誌會記錄每次請求、節點步驟、輸入輸出、錯誤及耗時，協助開發者定位失敗位置。目前的日誌清單還能顯示單次運行的模型成本，便於發現成本過高的節點及異常的用量。

• 按請求查看完整節點追蹤。
• 搜尋和篩選歷史運行記錄。
• 查看具體節點的錯誤資訊。
• 統計延遲、請求量及模型消耗。
• 透過報告觀察長期性能變化。
• 設定告警並處理生產故障。
• 接入Langfuse進行進一步可觀測分析。

SDK、CLI與MCP

開發者可以使用 TypeScript、Python 和 Go 這些語言所對應的 SDK 來呼叫已部署的流程，或者直接使用 GraphQL 來發送請求。官方的 CLI 可以用於在終端端管理組織、專案、流程、部署、上下文、模型憑證以及各種整合功能。

價格與套餐

價格資訊於2026年8月23日核驗，實際金額、稅費、匯率及優惠可能變動，最終以結算頁面顯示為準。

公開價格頁面提供了Starter、Pro、Team和Enterprise四種套餐選項。Team套餐的部分額度與Starter相同，且後續的詳細比較表中並未列出Team套餐的相關資訊，因此，在購買Team套餐之前，應以Studio的結算頁面或銷售時確認的權益內容為準。

額外用量與增購

套餐限制解讀

Starter卡上註明每月可進行3000次請求，每日可進行100次介面請求，這兩個數值在一般月份中大致相符。至於模型供應商的費用、第三方整合的費用，以及超出限額的使用費用是否已包含在訂閱費用中，則需要參考Studio的帳單以及相關模型的說明才能確定。

• 免費版日誌只保留3天，不適合長期審計。
• Pro版雖然流程不限，但成員仍為3人。
• 團隊權益頁面存在重複字段，不能只依賴行銷卡。
• 企業版的無限額度仍應以合約的合理使用條款為準。
• 部分模型可能使用客戶自己的金鑰並單獨計費。
• 資料庫、雲盤和抓取服務可能產生第三方費用。
• 稅費及不同地區的結算金額可能變化。

GitHub與開源狀態

Lamatic託管平台、Studio以及雲端運行服務並非完整的開源產品，但官方的GitHub帳戶已公開了SDK、文件說明、MCP工具以及AgentKit。使用者應分別檢查每個儲存庫的授權條款，不能將其中的單個組件視為開源，就認為整個平台也是開源的。

隱私與資料安全

該平台會在資料傳輸及靜態儲存時對其進行加密，並提供資料分隔、備份、角色權限管理、單點登入、審計日誌以及IP允許列表等企業級功能。Lamatic已公佈其SOC 2 Type 2的相關狀態，並持續強調對GDPR規定的遵守。

隱私政策說明：個人資訊及服務數據可能在美國及服務商所在地區被處理。團隊可以匯出或刪除自己的數據，但在法律義務、爭議或合法業務需求之下，部分記錄可能會繼續被保留。

• 不要把不必要的個人資料直接寫入提示詞或日誌。
• 為模型、資料庫和應用憑證使用最小權限。
• 確認第三方模型是否保存輸入或用於訓練。
• 對生產項目限制管理員和訪客訪問範圍。
• 按日誌保留週期建立導出和審計策略。
• 刪除帳號或項目後確認向量、檔案和備份處理方式。
• 醫療、金融等受監管的場景應單獨完成合約及合規審查。

取消與內容權利

可於帳戶中取消訂閱，取消通常在當前已支付的週期結束時生效。條款並未承諾會退還費用，價格、服務及額度也可能有所調整，因此購買前應先確認結算週期及目前的權益。

使用者仍擁有其上傳內容的所有權，但必須擁有處理相關數據、檔案及品牌素材的必要權利。在公開社區中所分享的貢獻、回饋，以及商業平台上的專案數據，可能適用不同的授權條款，不可混為一談。

適合哪些用戶

• 要快速驗證AI功能的SaaS創始人。
• 需要把知識庫問答嵌入現有產品的開發團隊。
• 以低代碼方式連接模型與業務系統的自動化團隊。
• 需要可視化協作、版本與生產環境隔離的產品團隊。
• 希望使用介面、SDK或MCP管理AI流程的開發者。
• 需要日誌、成本追蹤及企業安全控制的組織。
• 為客戶交付多個代理項目的AI服務機構。

產品優勢

• 將建構、部署、整合和監控集中在同一平台。
• 可視化流程與代碼節點兼顧速度和靈活性。
• 內建向量儲存、記憶、RAG及資料同步功能。
• 支援多類代理、模型和外部業務應用。
• 提供接口、組件、SDK、CLI和MCP多種接入方式。
• 無伺服器邊緣部署降低基礎設施維護負擔。
• 官方AgentKit提供可重複使用的開源應用起點。

限制與注意事項

• 託管平台存在供應商綁定和遷移成本。
• 複雜流程仍需要理解數據、提示和異常處理。
• 免費版在請求、流程、整合、記錄和日誌方面均有限制。
• Team套餐公開資訊存在不一致，必須在付款前確認。
• 第三方模型、抓取、資料庫和應用可能另行收費。
• 低代碼無法自動保證回答準確、合規或無偏差。
• 邊緣性能宣傳不等於每個模型調用都能保持低延遲。
• 開源SDK和模板並不提供完整的本地替代平台。

使用流程

1. 註冊Studio並建立組織與專案。
2. 選擇模板，或從空白流程開始。
3. 配置模型憑證、資料連線和秘密變數。
4. 添加觸發器、AI、數據與邏輯節點。
5. 在IDE中編輯提示、代碼和介面查詢。
6. 使用除錯器與測試用例逐節點驗證。
7. 發布到測試環境並通過組件或介面聯調。
8. 部署到生產環境並設定日誌與告警。
9. 觀察延遲、品質和實際模型成本。
10. 根據反饋迭代流程並保留可回滾版本。

常見問題

Lamatic AI需要編程嗎？

簡單的流程主要可以透過視覺化節點來實現，但實際的應用中仍需要了解介面、資料結構、權限以及錯誤處理等相關概念。而自訂的業務邏輯則可以透過程式碼節點、SDK以及外部介面來加以擴充。

Lamatic AI免費嗎？

Starter方案免費，每月包含3000次請求、3名成員、5個流程、5個集成、1000條記錄以及3天的日誌記錄。若超過額度或需要更高的處理能力，可升級套餐或購買額外服務。

能構建RAG知識庫嗎？

可以，平台提供文件提取、分塊、向量化、向量儲存、混合搜尋以及RAG節點。使用者還可以從雲端硬碟、網頁和資料庫定期同步內容。

支援API和SDK嗎？

支援，流程可透過GraphQL、Webhook及組件調用，並提供TypeScript、Python及社群版的Go SDK。官方的CLI和MCP工具也可用於資源管理及代理調用。

Lamatic是開源的嗎？

並非完整的開源平台。AgentKit、部分SDK、文件以及MCP專案已公開了其代碼與許可證，但Studio、託管執行環境以及商業管理服務仍屬於封閉式的SaaS產品。

可以本地部署嗎？

Enterprise套裝列出了本地部署的選項，需經過銷售團隊對基礎設施、支援服務、SLA以及授權條款進行評估。免費版與一般的Pro版則主要使用Lamatic託管環境。

總結

Lamatic AI適合將模型、企業數據和業務應用組合成可部署的代理，其優勢在於透過視覺化流程、RAG、整合功能、無伺服器發布以及運行監控，形成完整的閉環。SDK、CLI、MCP以及開源的AgentKit也讓開發者能夠將相關流程嵌入到現有的專案中。

免費版適合小規模驗證，Pro版每月99美元，並能顯著提升請求量與儲存額度。正式選型時應重點核對團隊權益、第三方模型成本、日誌保留、資料處理區域及平台鎖定風險。