01 · 描述
說出你要什麼
設定助手替你取名、選模型、勾工具、綁知識庫，最後寫好提示詞。習慣用 Claude Code 的話，也能讓它透過 MCP 代勞。
MCP用 Coding Agent 設定你的 Agent
從一句話到上線服務的Agent
設定助手幫你建好 Agent，接上知識庫與工具，發布到網頁、API 和 LINE。上線之後，用評估與追蹤紀錄持續改進。
從描述到上線
一個平台，走完 Agent 的一生
02 · 接上
接上知識與工具
上傳文件或抓取整個網站建成知識庫；接上 MCP 伺服器、你自己的 API，或從市集挑選現成的技能。
03 · 發布
發布到每個通道
公開連結、嵌入網站、Agent API，或接上 LINE、Slack、WhatsApp、Telegram 與 Discord。
04 · 改進
看得見，也改得動
用黃金題集評估回答，追蹤紀錄攤開每一輪查了什麼、花了多久，待補知識告訴你還缺哪些文件。
01 / 05
一個知識庫，放進所有文件
上傳 PDF、Word、Excel、簡報，或直接爬網站。這個人資知識庫裡有 18 份文件，Agent 回答時會全部一起找。
02 / 05
切成段落，轉成向量
每份文件切成一小段一小段，嵌入模型把每段轉成一組數字，也就是向量。意思相近的段落在空間裡靠在一起，不管來自哪份文件。
03 / 05
提問也變成一個向量
使用者的問題經過同一個模型轉成向量，落在意思最接近的段落旁邊。
04 / 05
照意思找，也照關鍵字找
從提問往外找意思相近的段落，同時直接比對問題裡的關鍵字，離得再遠也找得到。
05 / 05
找出最相關的 5 段
兩種找法的結果合在一起，挑出最相關的 5 段交給 Agent，回答時會標出每一段出自哪份文件。
換個問題試試
知識庫
答案來自你自己的文件
上傳文件或抓取整個網站，Mizar 會讓知識庫保持同步。混合檢索加上重排找出對的段落，每個回答都能標出來源。
- 上傳文件PDF、Word、PowerPoint、Excel、CSV、Markdown 或圖片都能放進來，也能直接貼上文字。
- 抓取網站依網站地圖或路徑抓取，再設定每天或每週自動同步。
- 調整檢索向量、全文或混合檢索，搭配重排與分數門檻。
記憶
它記得正在跟誰說話
開啟記憶後，Agent 會記住登入使用者說過的事：他是誰、正在忙什麼、喜歡怎樣的回答。開了記憶的 Agent 共用這份記憶，使用者不必一再重複。
- 人物側寫幫每位使用者整理重點，每個版本都留著。
- 看得到每筆記憶由哪個 Agent 記下、用過幾次。
- 管理員可以檢視或刪除任何記憶，使用者也能請 Agent 忘掉。
通道
一個 Agent，出現在每個用得到的地方
只要建一次。同一個 Agent、同一份知識與設定，同時服務公開連結、你的網站、API 與大家本來就在用的通訊軟體，所有對話都回到同一份日誌。
評估與監控
每個回答都看得見，知道該補哪裡
每次修改先測過再上線；上線之後，每一輪做了什麼都查得到，答不出來的問題也會整理成主題給你。
評估
依參考答案、必須提到的事實與預期出處評分，每題跑三次。
追蹤紀錄
每一輪的每個動作：查了什麼、呼叫了哪些工具、各花了多久。
待補知識
Agent 在知識庫裡找不到答案的問題，整理成主題，讓你知道下一份該寫什麼。
任務與團隊
交得出去的，不只是一問一答
需要時間的工作放上看板。Agent 接手、拆成步驟、每一輪回報進度，主管 Agent 還能交辦給下屬；要對外動作時，一律先等你核准。
- 開始前先核准規劃；對外動作可以只准這次，也可以以後都允許。
- 審稿員把不夠好的成果退回重做，連續退回三次就停下來問你。
- 自動化依排程，或在外部系統呼叫時開始任務。
企業
照你們組織的方式運作
用公司帳號登入，決定誰能修改哪個 Agent，發生過的事都留下紀錄。規則和預算由你訂，模型由你選，需要的話整套裝在自己的主機上。
登入與角色
用公司帳號單一登入，分管理員與成員，每個 Agent 再各自設定誰可使用、誰可管理。
活動紀錄
每一次設定改動與每一次執行都會記下來，紀錄不能修改也不能刪除。
內容審查
依關鍵字或主題檢查提問與回答，命中時回覆指定內容，或轉給專人。
費用上限
每個 Agent 各有每月上限，用到 80% 與 100% 時寄送通知。
模型隨你選
OpenAI、Anthropic、Google、xAI，或你自己架的開源模型。
裝在你自己的主機上
整個平台是一個 Docker 映像。用 Docker Compose 搭配資料庫、快取與檔案儲存一起啟動，向量資料庫自己選，模型也能指向你自己架的。
開發者
交給你的 Coding Agent，或直接呼叫 API
給 Claude Code 這類 Coding Agent 一把開發者金鑰，它就能透過 MCP 幫你建好 Agent、知識庫與技能；你自己的系統則用 Agent API 取得回答。
- 權限與稽核和後台同一套；只需要查看時，給它一把唯讀金鑰就好。
- 帶上你們自己的使用者代號，每位使用者的對話就分得開。
- 回答可以用 server-sent events 串流，也可以等整輪答完拿一份 JSON。
$ claude mcp add --transport http mizar \ https://<your-deployment>/api/v1/mcp \ --header "Authorization: Bearer mzr_…" > 用 ./handbook 裡的檔案做一個人資服務台 Agent ✓ create_knowledge_base Employee Handbook 2026 ✓ create_knowledge_upload 18 files ✓ create_agent employee-help-desk ✓ set_agent_assets knowledge, tools ✓ test_agent "特休可以請半天嗎？"
常見問題
大家最常問的事
需要會寫程式嗎？
不需要。在後台描述你要的 Agent，設定助手會替你選模型、接上工具與知識庫、寫好提示詞，之後每一項都能自己再改。開發者也可以透過 MCP 或 Agent API 操作。
知識庫可以放哪些資料？
PDF、Word、Excel、PowerPoint、CSV、Markdown、純文字與圖片，也能直接貼上文字；掃描的 PDF 會先做文字辨識。網站可以直接抓取，並設定每天或每週自動同步。
回答會標出處嗎？
會。回答會附上引用的段落，點開就是原始檔案。答不出來的問題會整理在待補知識，讓你知道該補哪份文件。
可以用哪些模型？
OpenAI、Anthropic、Google、xAI，或你們自己架設、相容 OpenAI 介面的開源模型（例如 vLLM）。每個 Agent 可以各自選模型。
Agent 會用什麼語言回答？
預設跟著使用者最後一則訊息的語言回答，也可以固定為繁體中文、英文、日文、韓文、印尼文、越南文或泰文。後台介面有繁體中文、英文與日文。
可以發布到哪些地方？
公開連結、網站上的對話按鈕或 iframe、Agent API，以及 LINE、Slack、WhatsApp、Telegram 與 Discord。所有對話都回到同一份日誌。
資料可以留在我們自己的環境嗎？
可以。整個平台是一個 Docker 映像，能裝在你們自己的主機上，模型也能用你們自己架設的。
誰可以使用、誰可以管理 Agent？
用 Google 或公司帳號單一登入（例如 Microsoft Entra）。管理員邀請成員，並為每個 Agent 各自設定誰可使用、誰可管理；每一次設定改動與執行都記在活動紀錄裡。
對話和記憶可以刪除嗎？
使用者可以刪除自己的對話，管理員可以刪除任何對話或記憶，也能把 Agent 記得的某位使用者的事一次清掉。追蹤紀錄裡的提示詞與工具內容保留 30 天。