Dust
法國新創打造的企業 Agent 平台：接上 Slack、Notion、Drive，讓團隊一起建立與共用 AI 助理
站上舊資料的標語其實是把描述的第一段整段貼過去，這次重寫成一句話。內容方向大致沒錯，但少了很多關鍵資訊，這裡補齊。
Dust 是一家法國公司做的企業 AI 平台，官網現在的說法是「人與 Agent 協作的多人 AI 平台」。重點在「多人」：一般 AI 助理是一個人對一個模型，Dust 讓團隊把公司的知識來源和工具接進來，建立各種專用 Agent，再分享給全公司使用、一起改進。官網寫已有 3,000 多個組織、部署了 30 萬個以上的 Agent，客戶包含 Datadog、Clay、Cursor、1Password、Vanta、Watershed；2026 年 5 月官網也公告完成 4,000 萬美元融資。
功能特色與適用場景：它有 70 多個連接器，包含 Slack、Notion、Google Drive、GitHub、Salesforce、Zendesk，也支援 MCP 伺服器，讓 Agent 能讀資料也能操作工具。模型可以自由切換，官網列了 20 多種前沿與開源模型，包含 GPT、Claude、Gemini、Mistral、DeepSeek。進階一點可以做多 Agent 工作流，搭配排程與觸發條件。企業面的設計是雙層權限：Agent 能存取的資料不會超過使用者本身的權限，另有稽核紀錄與使用分析。合規有 SOC 2 Type II，資料可選擇放在美國或歐盟。
價格是點數制：Free 只有 500 點終身額度，比較像試用；Pro 每席每月 24 歐元、8,000 點；Max 每席每月 120 歐元、40,000 點，適用 100 人以下的團隊。Enterprise 才有 SCIM、單一租戶部署、不限連接器與共用點數池。
給台灣團隊的建議：Dust 最適合工具已經以國際 SaaS 為主、知識散落在 Notion 和 Slack 的科技公司。典型做法是由各部門的「進階使用者」建幾個 Agent，例如業務的提案助理（讀 Salesforce 與過往提案）、客服的回覆草稿助理（讀 Zendesk 與產品文件）、工程的 on-call 助理（讀 GitHub 與事故紀錄），再推給全部門用。如果公司文件主要在內部檔案伺服器或本地系統，Dust 的連接器就幫不上太多忙。以歐元計價、用信用卡付款即可，但要注意匯率與海外交易手續費。
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話Dust 抓到一個很多公司導入 AI 時忽略的點：真正有用的 Agent 往往是某個部門的老手做出來的，問題是怎麼讓它被全公司用到。Dust 把「做 Agent」和「分享 Agent」放在同一個地方，這個設計我很認同。對工具都在雲端的台灣科技公司，值得拿一個部門試跑。
主要功能
- 70 多個連接器，含 Slack、Notion、Google Drive、GitHub、Salesforce、Zendesk，並支援 MCP
- 可切換 20 多種模型，含 GPT、Claude、Gemini、Mistral、DeepSeek
- 團隊共建與共用 Agent，含技能、知識與工具設定
- 多 Agent 工作流，支援排程與觸發條件
- 雙層權限、稽核紀錄與使用分析
- SOC 2 Type II，資料可選美國或歐盟存放
如何使用 Dust
- 到 Dust 官網註冊企業帳號。
- 連接 Slack、Notion 與 GitHub 等工具。
- 無程式碼建構能存取內部資料的 AI 代理。
- 選用多模型並部署 AI 助理。
- 用於法律審查、客服或行銷內容。
- 確認資料不用於訓練符合合規。
- 依需求高度客製化擴充。
適用場景
- 業務部門建立提案助理，讀取 Salesforce 資料與過往提案產生初稿
- 客服團隊用 Agent 讀 Zendesk 工單與產品文件，草擬回覆
- 工程團隊的 on-call 助理，查 GitHub 與過往事故紀錄協助排查
- 新人入職助理，回答 Notion 內部文件裡的制度與流程問題
- 行銷團隊排程每週自動彙整 Slack 討論與競品動態
Dust 的優點與缺點
優點
- 以團隊協作為核心，Agent 可以在公司內部分享與改進
- 模型不綁定單一廠商，可依任務切換
- 權限設計嚴謹，Agent 不會越權讀取資料
缺點
- Free 方案只有 500 點終身額度，實際上只能試用
- 連接器以國際 SaaS 為主，本地系統整合有限
- 以歐元計價，台灣公司需考量匯率與海外刷卡費
價格方案
Free 方案 500 點（終身）；Pro 每席每月 24 歐元（8,000 點）、Max 每席每月 120 歐元（40,000 點），適用 100 人以下團隊；Enterprise 另議。點數每月不累積，以官網為準。
Dust 常見問題
Dust 跟直接用 ChatGPT 或 Claude 的團隊方案差在哪？
Dust 的重點是「接公司資料」與「團隊共用 Agent」。它把 Slack、Notion、Drive 等資料源連進來，讓不同部門建立專用 Agent 並分享，還能自由切換模型。單一模型的團隊方案在模型本身的新功能上通常更完整。
Free 方案夠用嗎？
不太夠。Free 只有 500 點，而且是終身額度而非每月，比較適合試用評估。真正導入團隊至少需要 Pro 方案，每席每月 24 歐元、8,000 點。
公司資料接進 Dust 安全嗎？
Dust 有 SOC 2 Type II，資料可選美國或歐盟存放，並採雙層權限讓 Agent 不會超過使用者本身的存取範圍。Enterprise 還有單一租戶部署與稽核紀錄。導入前仍建議由資安人員確認連接器的授權範圍。
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Dust 評測：值得用嗎？
一句話結論
Dust 是給「整間公司」用的 AI Agent 平台：把 Slack、Notion、Google Drive、Salesforce 這些系統接起來，讓各部門自己做能查資料、能動手的 Agent；適合已經有一堆 SaaS、想讓 AI 真正用上公司知識的團隊，個人用戶就有點殺雞用牛刀。
它到底做什麼
Dust 來自法國，官網定位是「人與 Agent 協作的多人 AI 平台」。核心是自訂 Agent：你可以替 Agent 設定技能、知識來源與可用工具，選擇底層模型（官網列出 GPT、Claude、Gemini、Mistral、DeepSeek 等 20 多種），再分享給同事用。Agent 能跨系統撈資料彙整，也能執行動作，例如分派工單、起草客服回覆、做程式碼審查，或排程跑固定流程、監看儀表板異常。
整合方面，官網首頁寫可串接 70 多種系統，包括 Slack、Notion、Google Drive、GitHub、Salesforce、Zendesk，也支援 MCP 與 Chrome 擴充功能。官網列出超過 3,000 個組織在用，客戶名單有 Clay、Vanta、1Password、Datadog、Cursor 等，累計部署超過 30 萬個 Agent。
實際用起來的重點
從官網示範與客戶案例看來，Dust 最常見的落地方式是由一兩位「AI Operator」（官網的說法，就是公司裡負責做 AI 工具的人）先做幾個高頻 Agent，例如「查產品文件回答客服問題」、「彙整本週 Slack 討論重點」，再推給各部門複製修改。
關鍵在資料連接器的權限設計。Agent 能看到什麼資料，取決於你把哪些 Notion 頁面、哪些 Slack 頻道接進來；接得太少回答很空，接得太多又有權限外洩疑慮。上線前最好先規劃好資料空間與存取範圍。另一點是計價改成點數制，點數消耗依模型、任務複雜度與工具呼叫而定，跑排程或多 Agent 流程的重度用戶要留意用量。
優點
- 可選 20 多種模型，不綁單一供應商，同一個 Agent 可換模型比較。
- 連接器多，能把散在各 SaaS 的公司知識串起來用。
- Agent 可分享、可排程、可多 Agent 協作，適合部門複製推廣。
- 全方案都有 SOC 2 Type II 與 SSO。
缺點
- 點數制計價不好預估，重度自動化可能需要 Max 方案。
- 介面與文件以英文為主，非技術同事上手需要內部推手。
- 自助方案的連接器數量有限制，要大量串接得談 Enterprise。
適合誰／不適合誰
適合 50 到數百人、重度使用 Slack／Notion／Google Workspace 的新創與科技公司，特別是想讓客服、業務、工程各自擁有專屬 Agent 的團隊。不適合只想要一個聊天機器人的個人使用者，也不適合主要系統是 LINE、地端 ERP、資料不能出公司的傳統企業。
價格觀察
Free 方案 0 歐元、終身 500 點；Pro 每席每月 24 歐元（年繳，月繳 30 歐元），每席每月 8,000 點；Max 每席每月 120 歐元（年繳，月繳 150 歐元），每席每月 40,000 點；Enterprise 針對 100 人以上組織，連接器與 MCP 不限、點數全公司共用，價格另議。未用完的點數不會累積到下個月。以官網為準。
替代方案
企業搜尋與知識問答取向的 Glean 是最直接的對手；想要開源、可自架的 Agent 平台可以看 Dify；偏業務流程自動化的有 Relevance AI 與 Lindy；只是要在 Notion 內問答，Notion AI 就夠了。
台灣觀點
Dust 的模型都能用中文對話，Agent 指令用中文寫也沒問題，但平台介面是英文。台灣適合的情境是用 Slack＋Notion 的新創、遊戲公司或跨境電商團隊，例如讓客服 Agent 讀產品文件回答常見問題、讓業務 Agent 從 Salesforce 拉客戶紀錄寫拜訪摘要。大量使用 LINE 與地端系統的公司，連接器就未必接得上。以歐元計價、刷國際信用卡，資料主要存放在海外雲端，涉及個資的部門要先評估。
評分
4.1 / 5。模型中立、連接器豐富、Agent 可分享推廣，是少數真正為「全公司」設計的 Agent 平台；扣分在點數制成本不易預估，以及對非英文、非 SaaS 環境的支援有限。
本評測由 TheAI學院編輯群整理，內容力求客觀、含優缺點，僅供參考。
最後更新：2026年10月