Coworker AI
Coworker AI è una piattaforma di agenti AI aziendale che si connette a oltre 50 strumenti aziendali, instrada ogni attività al miglior modello AI per costo/qualità e produce output di lavoro reali (documenti, presentazioni, codice e flussi di lavoro automatizzati) utilizzando il contesto aziendale completo.
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Informazioni sul Prodotto
Aggiornato:May 29, 2026
Cos'è Coworker AI
Coworker AI è una piattaforma pronta per l'impresa per "chattare, collaborare e codificare" che consente ai team di porre domande attraverso i loro sistemi, generare artefatti aziendali raffinati ed eseguire agenti a lungo termine che eseguono flussi di lavoro a più passaggi attraverso lo stack di strumenti aziendali. Si integra con oltre 50 connettori (ad esempio, Slack, Salesforce/CRM, Jira, Gmail/Docs, GitHub, Snowflake/BigQuery) ed è progettato per essere consapevole delle autorizzazioni, allineato a SOC 2 Type II e focalizzato sull'uso sicuro di dati aziendali sensibili. Una promessa fondamentale è fornire risultati di qualità di frontiera riducendo la spesa instradando intelligentemente il lavoro al modello giusto per ogni attività e sfruttando modelli aperti e chiusi ospitati negli Stati Uniti.
Caratteristiche principali di Coworker AI
Coworker AI è una piattaforma di agenti AI aziendali che combina chat, creazione di artefatti ("cowork"), codifica e agenti a lungo termine. Si connette a oltre 50 strumenti aziendali (lettura/scrittura) e utilizza un livello di memoria organizzativa (OM2/OM1) per costruire un contesto aziendale profondo e consapevole dei permessi, oltre il RAG di base. Coworker instrada intelligentemente ogni attività al miglior modello aperto o chiuso per bilanciare costi, latenza e qualità, supporta la codifica consapevole del repository in una sandbox e può eseguire flussi di lavoro a più passaggi con approvazioni, enfatizzando al contempo la sicurezza aziendale (ad esempio, SOC 2 Tipo II, GDPR, modelli ospitati negli Stati Uniti, nessun addestramento sui dati dei clienti).
Routing del modello giusto (aperto + chiuso): Instrada automaticamente (o manualmente) ogni richiesta al modello più adatto tra i fornitori (ad esempio, Anthropic, OpenAI, Google e modelli aperti ospitati negli Stati Uniti) per ottimizzare qualità, velocità e costi, riducendo la spesa per il lavoro di routine.
Livello di contesto della memoria organizzativa (OM2/OM1): Costruisce una comprensione strutturata dell'azienda su molte dimensioni (simile a un grafo di conoscenza), migliorando la precisione e l'azionabilità rispetto al RAG ingenuo su documenti e chat grezzi.
Oltre 50 connettori consapevoli dei permessi (lettura/scrittura): Si connette a strumenti come Slack, Salesforce/HubSpot, Jira/Linear, Google Workspace, GitHub, Zendesk/Intercom, Snowflake/BigQuery, ereditando i permessi esistenti e consentendo all'AI sia di recuperare informazioni che di intraprendere azioni (creare/aggiornare).
Artefatti Cowork: prodotti finali raffinati su richiesta: Genera output modificabili e condivisibili come presentazioni, documenti, dashboard, modelli finanziari, PDF brandizzati e app interattive, trasformando le richieste in prodotti di lavoro finiti, non solo risposte.
Codifica consapevole del repository con esecuzione in sandbox: Supporta modifiche di codice multi-file con test/esecuzione in una sandbox isolata, utilizzando il contesto dell'organizzazione e del repository per produrre modifiche pronte per la PR e documentazione tecnica.
Agenti a lungo termine con trigger + approvazioni: Crea agenti in inglese semplice che vengono eseguiti continuamente nel tuo stack (ad esempio, modifiche dello stato del CRM, eventi dei ticket), eseguono flussi di lavoro a più passaggi e attendono l'approvazione prima di intraprendere azioni sensibili.
Casi d'uso di Coworker AI
Pipeline di vendita + esecuzione dell'account: Estrae i dati del CRM, scansiona le trascrizioni delle chiamate e legge i thread di Slack per riassumere lo stato delle trattative, raccomandare i passaggi successivi, redigere i follow-up e mantenere l'igiene della pipeline (ad esempio, segnalare opportunità bloccate).
Automazione e insight del supporto clienti: Redige le risposte ai ticket, instrada i ticket, rileva tendenze e sentiment, monitora gli SLA e trasforma i ticket risolti in articoli della knowledge base su Zendesk/Intercom e documenti interni.
Operazioni di ingegneria e accelerazione della consegna: Assiste con il triage/deduplicazione dei bug, l'assemblaggio del contesto PR, la pre-screening della revisione del codice, l'analisi del rischio di distribuzione, il coordinamento degli incidenti, i riepiloghi degli sprint e il rilevamento dell'obsolescenza dei documenti.
Flussi di lavoro di revisione dei contratti legali/operativi: Recupera gli MSA in arrivo dall'e-mail, segnala le clausole non standard, prepara i riepiloghi di revisione per il legale e supporta le operazioni di rinnovo/contratto dei fornitori con approvazioni tracciate.
Operazioni finanziarie e di ricavo: Automatizza i controlli di arretrati/solleciti, riconcilia i dati tra sistemi, crea modelli finanziari e dashboard e produce pacchetti di reportistica ricorrenti per la leadership.
Operazioni regolamentate/specifiche del settore: Supporta flussi di lavoro come revisioni KYC/conformità, pacchetti di elaborazione delle richieste/autorizzazione preventiva, rapporti di indagine su frodi/anomalie e punteggio degli acquisti, estraendo prove dai sistemi connessi e producendo artefatti verificabili.
Vantaggi
Forte storia di integrazione aziendale: oltre 50 connettori con azioni di lettura/scrittura e ereditarietà dei permessi.
Migliore potenziale di rilevanza/precisione tramite la Memoria Organizzativa (OM2/OM1) rispetto agli approcci RAG di base.
Ottimizzazione dei costi tramite routing intelligente tra più fornitori di modelli, inclusi modelli aperti ospitati negli Stati Uniti.
Ampia superficie di capacità: chat + prodotti finali + sandbox di codifica + agenti sempre attivi con trigger.
Svantaggi
L'efficacia dipende dalla copertura del connettore e dall'igiene dei dati; integrazioni deboli/limitate riducono il valore.
Il routing multi-modello può introdurre sfide di governance/coerenza (ad esempio, standardizzare gli output tra i modelli).
Gli agenti che possono agire tra i sistemi aumentano il rischio operativo e richiedono attente approvazioni e controlli di accesso.
Alcune funzionalità avanzate potrebbero essere limitate da limiti di utilizzo o piani di livello superiore in pratica (in base all'accesso/limiti basati sul piano).
Come usare Coworker AI
1) Crea un account: Vai su https://app.coworker.ai/start/register e completa la registrazione. Dopo la registrazione, puoi accedere all'applicazione web e (se disponibile per il tuo piano) abilitare superfici di prodotto aggiuntive come Chat, Cowork, Code e Agents.
2) Scegli la tua superficie principale (Chat, Cowork, Code o Agents): Usa Chat per domande e risposte tra sistemi connessi, Cowork per generare artefatti raffinati (presentazioni/documenti/dashboard/PDF), Code per la codifica consapevole del repository in una sandbox e Agents per automazioni a lungo termine con trigger e approvazioni.
3) Collega i tuoi strumenti (connettori): Apri l'area Connettori (vedi https://coworker.ai/connectors) e collega le app utilizzate dal tuo team (ad esempio, Slack, Salesforce/HubSpot, Jira/Linear, Gmail/Google Workspace, GitHub, Zendesk/Intercom, Snowflake/BigQuery). I connettori di Coworker sono di lettura + scrittura e ereditano le autorizzazioni esistenti in tali strumenti.
4) Verifica l'accesso consapevole alle autorizzazioni: Conferma che Coworker può vedere e agire solo su ciò a cui il tuo account è autorizzato ad accedere in ogni strumento connesso. Ciò garantisce che l'assistente rispetti i controlli di accesso esistenti e non aggiri le autorizzazioni della tua organizzazione.
5) Inizia con una semplice domanda tra strumenti in Chat: In Chat, poni una domanda che richiede di estrarre il contesto da più sistemi (esempio dal sito: "A che punto è il rinnovo di Acme?"). Coworker recupererà i record pertinenti (ad esempio, opportunità CRM, trascrizioni di chiamate recenti, thread Slack) e restituirà un riepilogo consolidato.
6) Chiedi a Chat di intraprendere un'azione (scrittura) quando appropriato: Poiché i connettori sono di lettura + scrittura, puoi richiedere azioni come la stesura di un documento, la pubblicazione di un aggiornamento Slack o la creazione/aggiornamento di un ticket/record, mantenendo le approvazioni e la governance allineate alla configurazione della tua organizzazione.
7) Usa Cowork per generare un artefatto raffinato: Passa a Cowork quando desideri un output come una presentazione, un PDF personalizzato, una dashboard, un modello di foglio di calcolo o una presentazione del consiglio. Fornisci un'istruzione chiara (esempio dal sito: "crea un PDF di follow-up per la chiamata che ho appena avuto con Stripe").
8) Rivedi i passaggi di lavoro visibili (competenze) durante le esecuzioni di Cowork: Cowork può mostrare un flusso di lavoro a più passaggi (ad esempio, Ricerca competenze → Recupera → Leggi trascrizione riunione → Ricerca Internet → Crea PDF impaginato). Monitora questi passaggi per capire quali fonti sono state utilizzate e cosa è stato prodotto.
9) Esporta o condividi l'output di Cowork: Una volta generato l'artefatto, esportalo/condividilo nel formato necessario (ad esempio, PDF per brochure, diapositive per presentazioni). Gli output di Cowork sono progettati per essere modificabili e condivisibili.
10) Usa Code per modifiche consapevoli del repository in una sandbox: Apri la superficie Code per lavorare sul codice con modifiche multi-file ed esecuzione in sandbox. Fornisci il compito (ad esempio, implementa una piccola correzione), rivedi il diff ed esegui i test nella sandbox prima di unire.
11) Controlla quale modello viene utilizzato (opzionale): Se sei un ingegnere/utente esperto, configura quale modello gestisce quali attività. Altrimenti, lascia che l'instradamento di Coworker scelga il modello migliore in base a costo/latenza/qualità per il lavoro.
12) Costruisci un Agente per un flusso di lavoro ricorrente: Vai su Agenti e scegli un modello (ad esempio, Agente di igiene della pipeline, Agente di azioni post-riunione, Agente di riepilogo sprint). Definisci: trigger (ad esempio, una condizione di fase CRM), azioni (ad esempio, estrai trascrizioni di chiamate, pubblica su Slack) e il comportamento di approvazione (attendi l'approvazione prima di agire).
13) Configura i trigger in tutto il tuo stack: Imposta trigger basati su eventi (ad esempio, "Fase opportunità = Negoziazione per 14+ giorni") o esecuzioni programmate (ad esempio, report giornalieri/settimanali). Gli agenti possono estrarre da uno strumento e inviare aggiornamenti a un altro (ad esempio, CRM → Gong → Slack).
14) Esegui l'Agente e convalida gli output: Avvia l'agente, rivedi le sue prime esecuzioni e conferma che sta producendo i riepiloghi/azioni corretti (ad esempio, raccomandazioni sulla prossima migliore azione pubblicate sul canale giusto). Regola le istruzioni e l'ambito fino a quando non corrisponde alle aspettative del tuo team.
15) Espandi gradualmente a più casi d'uso e connettori: Dopo che un flusso di lavoro è stabile, aggiungi agenti aggiuntivi per altre funzioni (Vendite, CS, Supporto, Ingegneria, Operazioni, Finanza, Personale). Riutilizza schemi come competenze/modelli condivisi e mantieni la governance coerente con il tuo modello di autorizzazione.
FAQ di Coworker AI
Coworker AI è una piattaforma di agenti AI aziendali che si connette agli strumenti e al contesto della tua azienda per svolgere il lavoro end-to-end, creando artefatti (documenti, presentazioni, dashboard), eseguendo agenti e intraprendendo azioni attraverso i sistemi, piuttosto che limitarsi a rispondere a domande.
Video di Coworker AI
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