本表依本站的導入流程、治理說明與個人方案整理，供評估服務時核對用語。
延伸閱讀：TB FRAME（我們的四階段導入方法：評估、建置、驗證、維運） 導入流程、資料治理、驗收框架、個人方案。
AI 與工作協作
AI Agent
依核准的資料、工具與操作範圍執行工作流程的 AI 助理；產物與重要操作仍需指定人員覆核。
在 Think BIG 導入中，以核准知識、預期產物與禁止操作界定工作。
Agentic AI
以 AI Agent 執行流程、使用工具並產出可覆核成果的應用方式。
在 Think BIG 導入中，先確認資料、工具與人工決策邊界，再評估適合的工作流程。
人機協作（Human-in-the-loop）
在人員核准與覆核的控制點下，讓 AI 支援工作產物與流程執行。
在 Think BIG 導入中，對外發送、花費與正式系統異動保留指定負責人核准。
導入與交付
TB FRAME
Think BIG 的 AI Agent 導入方法論，分為 Assess 評估定義、Build 架構建置、Validate 驗證交付、Operate 治理維運。
在 Think BIG 導入中，每個階段都列明交付物與覆核責任。
TB READINESS（導入前自評，先確認流程、資料與準備條件）
六題導入成熟度自評，作答只在瀏覽器計算、不傳送、不儲存；結果不代表認證或正式顧問評估。
在 Think BIG 官網，可先用自評整理導入前提，再與顧問確認。
TB DELIVERY（依確認的範圍建置、測試並交付 AI 工作流程）
AI Agent 導入建置服務，涵蓋流程盤點、資料與權限設計、AI Agent 配置、驗收及操作交接。
在 Think BIG 導入中，建置範圍與驗收責任會在開始前確認。
TB CONTINUITY（導入後一年的維護、問題追蹤與使用調整）
AI Agent 年度治理與維運服務，依約定範圍提供一年陪跑、問題追蹤、維護檢查與變更紀錄。
在 Think BIG 導入中，服務窗口、維護範圍及擴充需求的處理方式寫入約定。
情境驗收
以正常、資料缺漏、服務中斷與未授權等情境，核對產物規格、例外處理與人工核准機制。
在 Think BIG 導入中，由指定負責人核對測試紀錄與成果。
資料與治理
地端部署
把工作資料與執行環境部署於企業指定設備；若使用外部模型或服務，仍須確認傳送欄位與授權。
在 Think BIG 導入中，設備、模型及外部連線範圍會一併確認。
資料主權
由企業確認資料來源、處理位置、存取角色與外部傳送範圍，並保留授權與決策責任。
在 Think BIG 導入中，資料與權限清單須能回查並明列核准責任。
最小權限
依工作所需開放資料與操作範圍，並由指定負責人確認授權。
在 Think BIG 導入中，不因工具可以操作就預設已獲授權。
人工核准
對外發送、花費及正式系統異動等關鍵操作，在執行前交由指定負責人決定。
在 Think BIG 導入中，驗收也包含未核准時是否停止操作。
可稽核性
保留來源、操作與驗證紀錄，使處理過程及結論能夠回查。
在 Think BIG 導入中，以資料與權限清單、變更及驗收紀錄確認責任。
變更登記
在調整配置或流程前，記錄原因、範圍、負責人與復原方式。
在 Think BIG 導入中，變更先核准，再以相關情境驗證影響。
工具與使用成本
MCP
Model Context Protocol，讓 AI 工具連接資料與功能的開放協議；實際可存取範圍仍由帳號權限及配置決定。
在 Think BIG 服務中，MCP 串接仍須核對工具、帳號及實際權限。
模型用量費
依 AI 模型使用量向供應方支付的費用，不包含在 Think BIG 的個人方案服務費中。
在 Think BIG 個人服務中，模型用量費由使用者依用量另付。
0-Token 優先
優先以不需要模型推論的固定規則或程式處理適合的工作。
在 Think BIG 個人技能包中採此設計原則；不代表整體 AI 使用不會產生模型用量費。
RAG
檢索增強生成：先找出相關知識內容，再提供給模型作為回答依據。
評估企業知識問答時，Think BIG 先確認資料來源、授權及回答的可回查性，實際架構依需求確認。深入了解 RAG 的資料準備與驗收。
技能（Skill）
供 AI Agent 執行特定工作的指引與可用工具配置。
在 Think BIG 個人服務中，技能項目與範圍依所選方案及訪談確認。
OpenClaw
可在指定環境配置技能與工具的 AI Agent 平台。
Think BIG 個人入門服務提供 OpenClaw 安裝選項，設備與帳號條件需先確認。
Hermes Agent
用於配置 AI 助理與工作流程的 AI Agent 工具。
Think BIG 個人方案提供 Hermes 安裝與配置選項，功能範圍依對應方案頁確認。
Think BIG 編輯部