Keiki

做過客服系統的人都知道一個煩人的現實：同一個機器人，在網頁上是一套、在 LINE 上是一套、在 Email 上又是一套。每加一個通路，就要重做一次知識、重寫一次流程、重調一次語氣。然後三個月後改政策，三個地方都要改。

Keiki 想解的就是這件事：建一個面向客戶的代理，然後從同一套工作流部署到每一個通路。

功能特色與適用場景

支援通路包括簡訊、iMessage、WhatsApp、Slack、Telegram、Email 與其他訊息平台。官網強調的關鍵是：同一個代理在每個目的地都保有它的知識、行為、記憶與權限，團隊不必為每個通路重建一次體驗。

功能面包括對話記憶、工具執行、通路投遞與管理、計費與可觀測性、代理評測（evaluations）、瀏覽器自動化與沙箱化的程式碼執行、跨通路運作、升級轉接（escalation）與支付處理。

模型相容性上，官網說明可搭配「OpenAI 與 Anthropic 相容的用戶端」，意味著你可以選擇底層模型而不被綁定。

值得注意的是「評測」與「可觀測性」這兩項被明確列出來。這代表產品定位偏向正式上線的生產環境，而不是玩具——你需要知道代理在真實對話裡表現如何、哪些案例失敗了，不然沒辦法迭代。「沙箱化程式碼執行」也是同樣的思路：讓代理能執行程式，但把它關在籠子裡。

Keiki 是 2026 年 9 月在 Product Hunt 上的新品。

適用場景：電商客服、SaaS 的使用者支援、預約與訂單處理、內部 IT 服務台。台灣企業最常用的通路是 LINE，官網沒有明確列出 LINE 支援，這點導入前要先確認。想看電話語音端的做法，可以對照 ThunderPhone。