HiveWatch
AI 營運監察，一頁睇晒。
業務用的系統愈多，愈難知道哪裡出問題。HiveWatch 把分散在不同平台、不同 Agent、不同服務的訊號集中到一個視圖，自動偵測異常、分派跟進，並保留完整處理紀錄。
核心功能
專為營運場景而設
每個 HiveApp 都圍繞真實營運痛點設計，而唔係為咗炫技。
多源訊號匯總
來自系統、Agent、第三方服務的指標與事件集中呈現
智能異常偵測
按閾值、趨勢或歷史基線偵測異常，自動生成跟進任務
團隊協作跟進
任務分派、備註、標籤、優先級，完整處理記錄
審計與合規
所有動作有時間戳與操作者記錄，方便內部審計
應用場景
邊個情況最適合？
- IT 營運團隊監察多個網站、API 與 Agent 的健康狀態
- 客戶服務團隊跟進跨渠道的異常個案與升級處理
- 管理層需要營運儀表板與例外警報，快速反應市場變化
點解揀 EvoMesh？
- 真工程團隊：唔係淨係顧問，我哋自己寫代碼、做系統、接 API。
- 自研平台：HiveCode 係我哋自己開發，唔使外判核心能力。
- 按項目定制：每個方案按你嘅實際流程同系統度身設計。
- 人機協作：AI 做重複，人做判斷，有審批有監測。
實施方式
由評估到上線，三步到位
我哋唔會賣一個工具箱俾你自己砌。每個方案都由診斷開始，逐步落地。
1
連接
接入現有監控、日誌、系統 API 或 Agent 平台數據源
2
設定
定義關鍵指標、閾值、異常規則與通知路徑
3
運作
自動偵測 → 分派跟進 → 處理紀錄 → 回顧優化
常見問題
你可能想知道
HiveWatch 可以接駁我哋現有的監控系統嗎？
可以。HiveWatch 可以透過 API、Webhook 或日誌導入等方式連接多種現有系統，作為額外的智能匯總與協作層，而唔取代你原本的監控工具。
需要自己部署嗎？
按項目情況，可以部署於客戶的雲端或私有環境，也可以由 EvoMesh 管理。數據所有權與存取權限由客戶控制。
幾耐可以上線？
取決於連接的系統數量與複雜度，典型的 PoC 可以係 2–4 週內完成，完整落地通常 6–8 週。