OpenTag
住在 Slack 裡的 AI 隊友：@ 它就能查資料、派任務、跑自動化，可在 40 多個模型間切換
OpenTag 是 Open Curiosity, Inc. 開發、Y Combinator 投資的 AI 隊友，目前住在 Slack 裡（Microsoft Teams 版標示即將推出）。用法跟找同事一樣：在對話串裡 @ 它，請它回答問題、接手任務或設定自動化。它最大的特色是「不綁模型」——會依任務把工作分派給最適合的模型，官網列出的選項超過 40 個，包含 Claude、GPT、Gemini、Grok、DeepSeek、Kimi、Qwen、Llama 與 Mistral。
它能碰的資料與工具相當廣：搜尋 Slack、Notion、Google Drive、會議逐字稿與 CRM 資料；串接 Linear、GitHub、Figma、Stripe、PostHog、Cal.com 等 20 多個系統，能寫東西、管專案、看程式碼、跑分析、建立或更新文件與試算表。執行時用的是有權限控管的雲端 agent，牽涉到重要動作會先走核准流程；也能排程或依事件觸發自動化。另一個實用的設計是公司 wiki：它會從對話與已連接的資料來源累積知識庫，當決策改變時自動更新。官網列出的使用者包含 Thunder Compute、Rovi Health 等新創，SOC 2 Type II 認證標示為進行中。
功能特色與適用場景：它適合已經把 Slack 當工作中樞、工具鏈以 Linear／GitHub／Notion 為主的新創與產品團隊。例如台灣做 SaaS 的十幾人團隊，可以在客訴頻道 @OpenTag 查 Stripe 付款紀錄、順手開 Linear 票，不用切五個分頁。計價是點數制，官網估算快速任務約 25～75 點、大型任務 500～1,250 點，月費門檻對小團隊不算低，建議先用試用點數跑一輪真實工作量再決定。介面與說明全英文，用中文下指令的效果則取決於它挑的模型。
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話「AI 同事住在 Slack」這個概念已經有不少人做，OpenTag 的差異在多模型分派和會自己更新的 wiki。後者其實是我最想要的：團隊決策散在幾百則訊息裡，有人幫忙收斂真的差很多。
主要功能
- 在 Slack 對話中 @ 它即可提問、派任務或設定自動化
- 依任務在 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek 等 40 多個模型間自動分派
- 搜尋 Slack、Notion、Google Drive、會議逐字稿與 CRM
- 串接 Linear、GitHub、Figma、Stripe、PostHog 等 20 多個系統
- 重要動作需核准的權限控管雲端 agent，支援排程與事件觸發
- 從對話自動累積並更新的公司 wiki
適用場景
- 產品團隊在 Slack 裡請它彙整本週 Linear 進度與 GitHub PR
- 客服頻道 @ 它查 Stripe 付款紀錄並開立處理工單
- 新進同事向它詢問過去會議做過的決策
- 設定每週一自動產出 PostHog 數據摘要貼到頻道
OpenTag 的優點與缺點
優點
- 不綁單一模型供應商，可依任務選模型
- 直接在團隊每天在用的 Slack 裡工作，導入阻力低
- 重要動作有核准流程，降低 agent 亂動系統的風險
缺點
- Team 方案月費門檻偏高，點數消耗需要時間摸索
- Microsoft Teams 版尚未推出
- SOC 2 Type II 仍在進行中，資安要求高的企業需評估
價格方案
試用贈 200 美元點數；Team 方案依每月點數級距計費（官網標示 500 美元／月、年繳 425 美元／月）；Enterprise 客製報價，以官網為準
OpenTag 常見問題
OpenTag 用的是哪個 AI 模型？
它會依任務在 40 多個模型間分派，包含 Claude、GPT、Gemini、Grok、DeepSeek、Kimi、Qwen、Llama 與 Mistral。
可以在 Microsoft Teams 使用嗎？
官網標示 Teams 版即將推出，目前以 Slack 為主。
怎麼計費？
採點數制，試用送 200 美元點數；Team 方案依每月點數級距計費，任務依複雜度消耗不同點數，詳細以官網為準。
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