In Parallel
In Parallel 是一個歐盟託管、受權限範圍限制的上下文層，它從會議和討論中擷取您公司的決策和承諾，使其保持最新，並透過 MCP 將其（完全來源化）提供給任何 AI 工具，而無需使用您的數據進行訓練。
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產品資訊
更新時間：2026年07月17日
什麼是 In Parallel
In Parallel 旨在解決職場 AI 的一個常見問題：模型可能功能強大，但它缺乏您的團隊隨著時間的推移實際決定、承諾和更改的背景資訊。In Parallel 不依賴個人聊天記憶或手動維護的背景文件，而是透過自動擷取工作發生地點（跨會議、討論和連接工具）的資訊，並將其轉化為可靠、可操作的背景資訊，從而創建一個共享的、全公司範圍的「記憶」。它專為操作 AI 的團隊（例如，CTO/AI 主管、COO/PMO、產品和交付主管）設計，他們需要反映當前現實而非過時快照的答案。
In Parallel 的主要功能
In Parallel 是一個共享的、權限範圍內的「上下文層」（公司記憶），它能持續捕捉團隊已使用的工具（包括會議和討論串）中的決策、承諾和工作上下文，自動保持其最新狀態，並透過 MCP 將其暴露給任何 AI 工具，提供有來源支持的答案。它旨在減少協調開銷、防止人員和系統之間的上下文丟失，並提高 AI 輔助工作的可靠性——同時保持企業控制，例如歐盟託管、RBAC、稽核日誌，以及承諾不使用客戶數據訓練 AI。
共享公司記憶（上下文層）: 集中通常分散在各個工具中的決策、討論串和會議結果，創建一個單一的共享視圖，AI 可以用它來回答問題和支持工作。
自動捕捉 + 始終保持最新: 參與會議並捕捉決策/承諾，然後保持計畫和上下文的最新狀態，無需像傳統文件或上下文文件那樣手動維護。
透過 MCP 與任何 AI 工具協作: 透過 MCP 整合，為每個 AI 工具提供一個記憶，因此上下文不會被鎖定在單一供應商的聊天歷史或個人記憶功能中。
有來源的答案（可追溯的上下文）: 旨在為每個答案提供來源，提高信任度，並更容易驗證 AI 參考的內容。
權限範圍內的工作區: 訪問權限反映用戶權限；每個工作區都作為一個獨立的信任邊界/MCP 端點，因此 AI 只能看到請求用戶可以看到的內容。
歐盟託管、企業安全態勢: 在歐盟構建和託管，符合 GDPR 並通過 ISO 27001/ISO 42001 認證，加上 SSO、RBAC、稽核日誌和 DPIA 文件；聲明絕不使用客戶數據訓練 AI。
In Parallel 的使用案例
自動更新專案計畫（PMO / 產品 / 工程）: 使計畫與會議和討論串中做出的實際決策保持一致，減少「計畫」與團隊實際同意交付內容之間的偏差。
無需手動追蹤的狀態報告（營運 / 領導層）: 根據人們在會議中的承諾和已完成的工作彙編狀態，減少收集跨利害關係人更新所需的時間。
早期偏差檢測（專案管理 / 交付組織）: 標記執行何時偏離承諾和決策——幫助團隊在問題升級或緊急處理之前解決問題。
分佈式組織的跨團隊協調（遠端優先公司）: 透過使關鍵上下文廣泛可訪問（在權限範圍內）給隊友和 AI 工具，防止其被困在某個人的收件箱、聊天討論串或會議記錄中。
受監管行業的 AI 啟用（金融、醫療保健、公共部門）: 透過更強大的治理控制（歐盟託管、RBAC、稽核日誌、認證、DPIA 文件）和有來源的答案來支持 AI 的採用，以提高問責制。
優點
透過自動捕捉和維護共享上下文來減少協調開銷（減少手動更新和狀態追蹤）。
透過有來源的共享上下文而不是孤立的個人聊天記憶或過時的文件，提高 AI 答案的可靠性。
透過 MCP 跨 AI 工具協作，避免「記憶」的供應商鎖定。
企業級態勢：權限範圍內的訪問、歐盟託管，以及聲明不使用客戶數據訓練的政策。
缺點
價值取決於與現有會議/工具的成功整合以及關鍵決策的持續捕捉（採用/整合開銷）。
需要強大的權限和工作區配置，以確保正確的資訊對正確的人可見（治理設置工作）。
主要好處是組織/協調導向的；期望直接代碼生成或任務執行的團隊可能需要補充工具。
如何使用 In Parallel
1) 決定您希望 In Parallel 為您的團隊做什麼: 首先選擇您想要的主要成果（例如，自動更新計劃、根據承諾生成狀態報告，或檢測計劃與現實之間的偏差）。這有助於您選擇要連接的內容和要追蹤的內容。
2) 啟動一個工作區（您的信任和存取控制單位）: 建立一個工作區以定義清晰的數據邊界。每個工作區都充當一個獨立的上下文邊界，並（根據來源）映射到其自己的 MCP 端點，因此存取是受權限範圍限制的。
3) 連接您的日曆，以便 In Parallel 可以加入會議: 一次性連接您的工作日曆。In Parallel 隨後可以作為指定參與者加入會議，並在決策和承諾做出時擷取它們（根據來源，無需外掛/應用程式安裝或會議行為更改）。
4) 將您的團隊帶入工作區: 邀請相關團隊成員，以便擷取的上下文成為共享的團隊記憶而非個人筆記。存取權限反映每個使用者的權限，AI 只會看到請求使用者可以看到的內容（根據來源）。
5) 讓 In Parallel 擷取決策、討論串和會議結果: 正常進行您的會議和討論。In Parallel 的作用是擷取決策和承諾，並將它們作為共享上下文提供，並附有答案的來源（根據來源）。
6) 使用 In Parallel 在無需手動更新的情況下保持計劃最新: 使用擷取的承諾和決策來使計劃與現實保持一致（根據來源，「自我更新的計劃」）。目標是讓計劃不會變成需要不斷手動維護的過時快照。
7) 根據承諾和已完成的工作生成狀態報告: 使用擷取的會議承諾自動組裝狀態（根據來源，「自動編寫的狀態報告」），減少在不同工具和對話中追蹤更新所花費的時間。
8) 監控計劃與實際情況之間的偏差: 使用 In Parallel 及早發現分歧（根據來源，「在緊急情況發生前的偏差警報」），以便您可以在問題變得昂貴之前糾正方向。
9) 透過 MCP 連接您的 AI 工具以重複使用相同的共享上下文: 配置您的 AI 工具，使其透過 MCP 讀取工作區上下文，以便每個工具都可以存取相同、共享、受權限範圍限制的公司記憶（根據來源）。這避免了供應商鎖定、僅限個人的記憶。
10) 使用提供的來源驗證答案: 在使用 In Parallel 的 AI 工具時，依賴「每個答案背後的來源」（根據來源）來驗證決策、承諾和上下文，然後再根據輸出採取行動。
11) 保持數據治理與您的要求一致: 確認您的工作區設定符合您的安全需求（受權限範圍限制的存取、歐盟託管、不使用您的數據進行訓練，以及如來源所述的 SSO/RBAC/稽核日誌等企業控制）。
12) 迭代：將覆蓋範圍擴展到更多團隊、會議和工作流程: 在第一個工作流程穩定後，添加更多工作區或引入更多團隊，以便您的組織的更多決策和承諾可以一次性擷取，並在您的 AI 運作的任何地方重複使用。
In Parallel 常見問題
In Parallel 是 AI 的共享上下文層（公司記憶體）。它從工作發生的地方（例如會議和討論串）擷取決策、承諾和上下文，並將該共享的、有來源的上下文提供給您的團隊已經使用的 AI 工具。
与 In Parallel 类似的最新 AI 工具
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类似 In Parallel 的热门 AI 工具
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Granola for iOS
iOS 版 Granola 是一款 AI 驅動的記事本應用程式，可透過智慧筆記和一鍵錄音功能，幫助使用者輕鬆捕捉、轉錄和總結會議對話。