90%
90 天後的用戶留存率
53%
獲原樣採用的 AI 草稿比例
對許多專業人士而言，工作意味着要在收件箱、會議、訊息及應用程式之間，持續掌握各種對話與承諾。缺乏準確可靠的脈絡，這些承諾便可能被遺漏，損害項目及人際關係。
Fyxer 建立了一款 AI 行政助理，即使工作在不同工具之間流轉，也能緊貼前文後理。它結合最新的 OpenAI 模型與超過 50 萬小時的行政助理工作流程，將工作分配給數十個專門模型，並透過真實用戶意見持續改進。
電郵是最能清楚展現其運作成效的場景之一。兩個人即使收到同一封電郵，也可能因彼此關係、過往情況及各自目標不同，而需要截然不同的回覆。因此，這項看似簡單的 AI 任務，實際上異常複雜。
Fyxer 共同創辦人 Archie Hollingsworth 解釋：「有一種現象稱為莫拉維克悖論。人類覺得容易的事，電腦往往難以做到；電腦覺得容易的事，人類反而感到困難。」Fyxer 透過了解每位用戶的工作方式來處理這種複雜性，讓它能像一位早已掌握重點的助理般作出回應。
OpenAI 的前沿模型支援體驗中的關鍵環節，從理解電郵、找出適當脈絡，到生成草稿。Fyxer 選擇 OpenAI，是因為其模型在 Fyxer 內部基準測試中表現最佳，能為語氣和意圖等主觀任務提供強大的微調能力，並透過白板討論及技術協作提供實際工程支援。
「我們選擇 OpenAI，是因為他們擁有最出色的模型，並讓我們能夠真正與他們直接交流和緊密合作。我可以在 Slack 提出問題並迅速獲得答案；遇到難題時，他們的團隊更會來到我們的辦公室，與我們一起解決。他們總會親自到場。」
Fyxer 的做法為建立高度重視脈絡的 AI 產品之創辦人帶來三項啟示：
Fyxer 以 30 至 50 個專門模型為核心建立系統，每個模型各自負責電郵工作流程中的一個特定環節。Fyxer 並未將電郵視為單一的文字生成任務，而是把問題拆分成一套預測系統，例如判斷訊息是否需要回覆，或草擬符合用戶語氣及脈絡的回覆。
Hollingsworth 解釋：「將問題拆分交由多個較小的模型處理，效果遠勝要求單一模型寫出一封好電郵。」
收到新電郵時，回覆決策模型會將訊息分類：需要回覆、需要安排行程，還是只需讓用戶知悉相關資訊？
如需回覆，其他模型便會分析電郵意圖，並預測這次互動可能帶來的結果。這些模型會判斷對話的發展模式，例如是否正朝安排會議、解決請求，或延續較長期的關係脈絡發展。
記憶是系統最重要的部分之一。Fyxer 必須判斷哪些細節應跨對話保留，哪些則應在單次交流後刪除。收到新電郵時，檢索模型會將其與已儲存的互動比較，找出與該人士及對話脈絡最相關的記憶。
OpenAI 模型為 Fyxer 系統內的多個環節提供支援。Shantsila 表示：「從消化電郵內容以了解其真正主旨，到擷取並重新排列我們希望納入的脈絡，再到實際生成電郵，我們在每個環節都會使用 OpenAI 模型。」
在推出 AI 產品前，Fyxer 多年來一直營運由真人提供服務的行政助理業務。隨着時間累積，團隊建立了一套來自逾 50 萬小時附有標註的行政工作流程數據集，記錄真人助理如何處理專業溝通。
這些實例為 Fyxer 提供了直接取材自實際工作的訓練數據。這些資料捕捉了妥善回覆背後的細微判斷：何時應迅速回覆、何時應等待、哪些較早的對話至關重要，以及面對同一請求時，為何不同對象需要不同的回應。
Fyxer 在整個系統中採用監督微調及低秩適應（LoRA），在控制訓練成本之餘，建立針對特定任務的模型變體。產品開發初期，團隊針對需要高度準確的任務，採用 OpenAI 的微調平台。近期，Fyxer 與 OpenAI 的託管微調團隊合作，將新的檢查點投入生產環境。
「OpenAI 對我們至關重要，協助我們把對客戶的了解轉化為學習成果，並成功融入模型的運作方式。」
部署任何模型前，Fyxer 都會使用根據自身電郵任務建立的驗證集進行評估，涵蓋草擬、分類及釐定優先次序。由於不同工作適合的最佳選擇可能各異，團隊會綜合考量準確度、回應時間及成本。
部署後，Fyxer 的系統會透過真實用戶意見持續改進。當用戶在傳送草稿前加以修改，原稿與最終電郵之間的差異便反映他們偏好的輸出。
Fyxer 運用直接偏好最佳化（DPO），將這些比較轉化為訓練數據。模型毋須依靠人手標註每個實例，而是從兩組輸出中學習：原始草稿和經用戶修改的版本。
其後，每項草擬功能的改動都會經過 A/B 測試。只有當新版本帶來具統計顯著性的改善時，Fyxer 才會推出。憑藉龐大的用戶量，團隊有時可在一天內達到這項門檻。
目前，Fyxer 有 53% 的 AI 生成草稿獲原樣採用。這表示系統能在大量真實對話中，正確預測用戶的意圖和語氣。單在 2025 年，Fyxer 的年度經常性收入便由 100 萬美元增至 3,200 萬美元。
對 Hollingsworth 而言，留存率才是更有力的指標。許多 Fyxer 客戶並不具備深厚的技術背景；對部分人來說，Fyxer 更是他們每天使用的首個 AI 系統。
「人人都在談 ARR，但我認為留存率才是真正展現實力的指標。到了第 90 天，仍有超過 90% 的用戶繼續付費，而且每天都在使用我們的服務。」
展望未來，Fyxer 正在加深對人際關係、偏好及持續工作脈絡的理解。其助理不再只會草擬回覆，而是持續發展成更全面的 AI 助理，能為用戶處理更多溝通及協調工作。
Hollingsworth 表示：「我們的願景，是讓客戶盡量專注於自己真正熱愛的工作。我們希望有一天，他們毋須再打開電腦，也能信任 Fyxer 妥善處理這一切。」
