以自然語言規劃 agent
使用者可以用自然語言描述一個 agent，而 Lunen 會起草一份包含已命名工具、受範圍限制資料與排程的結構化執行計畫。
面向生產團隊的 AI agent 治理
Lunen 是一個受治理的控制平面，可在既有商業系統上建立與執行 AI agents；它面向希望讓使用者以自然語言建立 agent，同時保留審批步驟、工具層級權限與共享稽核記錄的團隊。
此產品圍繞一個特定工作流程：有人描述一個 agent，Lunen 會將該需求轉換為結構化計畫，團隊再決定每次工具呼叫是可直接無人值守執行，還是必須等待審批。定價頁顯示，面向生產團隊的 Operational Control 方案，以及適合需要專屬部署、私有網路與延長保留的組織之 Enterprise 方案。
核心功能
逐工具審批控制
團隊可將每個工具設定為無需人為介入執行，或在每次呼叫前都需要人工審批，因此存取規則可依 agent 與系統而異。
統一稽核軌跡
使用者動作與 agent 動作會匯總到共享稽核日誌中，記錄誰執行了動作、核准了什麼、執行的是哪個模型，以及存取了哪些資料。
以角色為基礎的治理控制
定價頁包含角色式存取控制，以及用於生產治理的 allow/approve 政策引擎。
已連接系統工作流程
Lunen 透過 MCP 支援已連接的系統，而首頁範例提到 Atlassian、BigQuery、Google、HubSpot、Slack，以及任何 MCP server。
適用團隊與企業的部署選項
Operational Control 提供多租戶雲端部署，而 Enterprise 則新增專屬部署或 BYOC 以及私有網路。
常見工作流程
自動化行銷分流
行銷團隊可以建立一個潛在客戶評分 agent，定期抓取近期潛在客戶、檢視互動歷史、對潛在客戶排序，並將摘要清單貼到 Slack。
營運報表
客戶成功或營收營運團隊可以要求輸出已失單交易的摘要，再讓 agent 彙整備註與通話紀錄，最後將結果貼到 Slack。
受控存取敏感系統
法務或資安團隊可以在每次工具呼叫執行前審閱，並透過審批關卡與稽核日誌讓生產系統保持可審查。
跨 agent 與臨時動作的治理
採用 MCP 連接工具的組織，可以在 agent 與臨時執行之上套用同一層政策，讓相同的治理規則同時管控預先規劃與一次性動作。
分階段生產環境導入
評估企業導入的團隊可以先從多租戶雲端的 Operational Control 開始，之後若需要專屬部署、私有網路或延長保留，再考慮 Enterprise。
Pros and Cons
Pros
- 將 agent 建立與治理整合在同一工作流程中，而非分散在不同系統。
- 支援自然語言規劃，降低領域專家上手設定的負擔。
- 讓團隊可在工具層級套用審批，而不必依賴全有或全無的安全策略。
- 將使用者與 agent 的動作保留在同一份稽核日誌中，便於審查與匯出。
- 提供以生產為導向的團隊方案，以及具備部署與網路控制的企業選項。
Cons
- 來源未提供完整的整合清單，或每個連接器的文件說明。
- 定價仍處於早期存取階段，因此部分方案細節與限制會隨首批客戶逐步確定。
- 單人方案尚未提供；公司表示目前會先從團隊開始。
FAQ
Lunen 用於什麼用途？
Lunen 旨在協助團隊在既有系統上建立與執行 AI agent，同時妥善控管審批、權限與稽核歷史。來源將其描述為一個用於企業 AI 採用的受治理控制平面。
團隊如何在 Lunen 中建立 agent？
首頁描述的是一個以自然語言驅動的流程：領域專家先描述一個 agent，Lunen 會起草一份結構化的執行計畫，團隊再在儲存與執行前進行審閱。該計畫可包含已命名的工具、受範圍限制的資料與排程。
審批與治理如何運作？
Lunen 會在工具層級套用政策。對於每個 MCP 工具，團隊可以設定為無需人為介入自動執行，或在每次呼叫前都需要人工審批，而同一套政策可套用於 agent 與臨時執行。
Lunen 提供哪些方案？
定價頁顯示，Operational Control 適用於團隊，而 Enterprise 則提供企業範圍的控制層。Enterprise 另包含專屬部署或 BYOC、私有網路、延長且受規範的稽核保留、自訂工具呼叫量，以及含 SLA 的專屬支援。
Lunen 已正式全面開放使用了嗎？
來源指出 Lunen 處於早期存取階段，並正與一小群設計合作夥伴合作。其也表示，團隊會坦誠告知潛在客戶 Lunen 是否適合，若合適則會一起塑造方案。
Quick Facts
- 類別
- AI agent 治理平台
- 主要使用者
- 在生產環境中執行 agent 的團隊；企業組織
- 部署方式
- Operational Control 採多租戶雲端；Enterprise 採專屬部署或 BYOC
- 控制模型
- 以角色為基礎的存取控制、allow/approve 政策引擎、共享稽核日誌
- 連接系統
- 以 MCP 為基礎的工作流程；首頁範例包括 Atlassian、BigQuery、Google、HubSpot 和 Slack
- 公司定位
- 現正接受設計合作夥伴；早期存取
Lunen 替代品
AI Magicx
AI Magicx 是整合式 AI 工作區，將聊天、圖片、影片、語音、音樂、電子郵件與開發任務集中於一處，方便創作者、團隊與開發者整合多模型，免切換工具與訂閱。
Orca
Orca 是一款 Agent 開發環境，專為搭配 coding agents 發佈軟體而設計。可在隔離的 worktrees 中平行執行多個 CLI agents，並提供桌面與行動裝置輔助工作流程。
Paper
Paper 是一款設計工具，串連畫布、程式碼與 AI agent，讓團隊可在同一工作流程中建立、分享並交付作品。支援桌面應用程式、MCP agent 存取，以及真實內容與設計 token 工作流。
CREAO
CREAO 是一個 AI 代理平台，可將重複性商務工作轉為可重用工作流程，串接既有工具，支援排程與核准關卡，適合團隊自動執行例行任務。
blop
blop 是一款 QA agent，將瀏覽器測試以程式碼形式寫入你的 repo，在 CI 中執行，彙整重複失敗，並可開啟 PR 修復損壞測試。適合使用 coding agents 並希望瀏覽器 QA 保持可審閱與版本控管的團隊。
RLAMA
RLAMA 是一款本機 AI 平台，可在 macOS、Linux、Windows 上建立 RAG 系統與智慧代理，支援本機處理、互動式終端工作流程與 HTTP API，用於文件問答與多代理自動化。