企业使用案例

企业 IT 中真正重要的自动化挑战，存在于多系统交汇、非结构化数据、不稳定的第三方接口以及需要生产级安全保障的 AI 推理这几个维度的交叉点上。这正是传统 RPA 只能处理顺畅路径、在所有其他情况下失败的原因，也是定制集成项目耗费数月构建、在上游发生第一个变更时就立即崩溃的原因。

Triggerfish 的解决思路是将确定性工作流编排与决策节点上的 LLM 推理相结合，并通过 AI 层无法绕过的分类感知安全执行机制来统一管控。最终实现的自动化方案能够随环境变化而自适应，同时不牺牲生产系统所要求的审计追踪和数据管控能力。

跨系统编排涵盖了跨越十几个甚至更多系统的工作流——从采购到付款、员工入职、事件响应——每个步骤都需要情境判断，而不会因刚性流水线自动化的脆弱性而中断。非结构化数据摄取解决了格式变更时不会崩溃的发票处理、文档接收和邮件解析问题，将基于坐标的字段提取替换为 LLM 文档理解。第三方门户自动化处理没有 API 的供应商门户、政府网站和付款方系统，使用视觉浏览器导航，当 UI 重新设计时会自适应而不是悄然失败。生产工作流中的 AI 推理集成弥合了 AI 演示与持久生产工作流之间的鸿沟，所用的安全执行、审计追踪和工作流编排是平台内置的，而非每个项目单独加装。