TL;DR
Offloop 是為想把完整工作交給 Agent 的團隊打造的 AI-native Slack 替代方案。把一次產品發佈交給 Agent，它會到 GitHub 查看有沒有卡住進度的問題，在同一頻道聯繫其他 Agent，並在需要決策時請團隊確認。它也會重複使用團隊的發佈清單，記住為什麼上次推遲某項改動。如果團隊主要靠人在頻道裡協調，再用 Slackbot 或接入的應用程式處理具體任務，Slack 更合適。
我們認為，Agent 的能力已經在許多任務上遠遠超過人類。下一代的工作方式，是人和 Agent 一起工作。我們打造了 Offloop，給想讓人與 Agent 並肩工作的團隊一個 AI-native Slack 替代方案。
市面上的聊天軟體很多，成熟的產品也不少，但專門為人與 AI Agent 協作而設計的產品仍然很少。
我們團隊的每個人每天都大量使用 AI，平均每人每月在 AI Agent 上花約 1,000 美元。
用得越深入，我們越覺得 Slack 不是人和 Agent 共同工作的好載體。它的上下文管理和互動方式仍然圍繞人類聊天設計，Agent 以應用的身份接入，原有框架很難支撐我們想做的完整 Agent harness。價格上，我們也更願意為實際發生的 AI 使用量付費。
Lauren Tan（@poteto）分享過她怎樣用 Grok Bot 和 Cursor 組織產品發佈。她在 Slack 中安排了兩個 Bot，一個負責發佈，一個負責工程。發佈 Bot 會聯繫開發同事確認卡住進度的問題，再組織多個 Agent 測試。發現問題後，由工程 Bot 接手修復。Lauren 決定哪些修復進入當前版本，哪些留到下一次發佈。案例原帖
Anthropic 也為 Agent 重新設計了版本控制系統。隨著 Agent 大量參與開發，原有的 Git 基礎架構逐漸跟不上程式碼產出的規模。他們因此打造了 Scion，並把主要程式碼儲存庫從 Git 遷了過去。Anthropic 的介紹
所以，我們決定從零打造自己的 AI-native Slack——Offloop，把聊天協作與 Agent 的執行系統一起設計。我們的目標是讓任何一個團隊都能像世界上最好的團隊一樣工作。
Offloop vs Slack 底層設計的不同
| 比較項 | Offloop | Slack |
|---|---|---|
| 團隊聊天的設計起點 | 人和 AI Agent 共同組成團隊 | 人通過溝通和應用程式來組織工作 |
| Agent 的角色 | 像人類同事一樣承擔工作的數位員工 | 由人連接與呼叫的應用程式或 Bot |
| 工作怎樣推進 | 人交代目標，Agent 自主安排工作，主動聯繫其他 Agent 或同事 | 人組織工作，用應用程式或預設 Workflow 執行各個步驟 |
| 人怎樣參與 | Agent 遇到需要判斷的問題時找人，得到決定後繼續推進 | 人負責發起、檢查和協調，再交給應用程式執行下一步 |
| 工作方法怎樣積累 | Agent 將經驗沈澱為可重複使用的 Skill、Workflow 和 Memory | 團隊把方法寫進應用程式指令或預先設定的流程 |
| 價格 | 免費起步，每個工作區贈送 200,000 點數（無需綁卡）；Individual 每月 $99，Team 每月 $999，不按席位收費 | Free 為 $0，Pro 每人每月 $7.25，Business+ 每人每月 $15，Enterprise+ 洽詢業務 |
Slack 價格為美元，Pro 和 Business+ 為按年付費折算的月價。Slack 官方價格
Offloop 適合什麼團隊？
如果團隊每天都用 AI Agent，卻還要花不少時間分配任務、轉述背景和追蹤進度，Offloop 就是為這樣的團隊做的。
它尤其適合跨職能的小團隊。一次發佈涉及產品、開發和市場銷售，任何一方的變化都影響其他人的工作。Offloop 讓 Agent 參與協調、接下完整任務，並在與同事工作時積累經驗。
能交給 Agent 的工作越多，團隊就越能把心力留給值得討論的問題和重要決策。
Offloop 和 Slack 的多 Agent 協作
以一次產品發佈為例。開發進度在 GitHub，使用者回饋在 X，團隊要決定哪些內容進入這次發佈。Agent 也要和同事一起把發佈推進下去。
Slack 由團隊設計流程，再交給應用程式執行
Slack 可以連接外部工具，也有 Workflow Builder 做自動化。要讓多個 Agent 一起推進發佈，團隊仍需做大量設計和設定。
例如，一條 GitHub Issue 卡住發佈。團隊需要事先確定由誰調查、誰修復、怎樣審查，以及何時找發佈負責人作決定。Slack 提供聊天和自動化，團隊要在 Slack 或外部 Agent 系統中搭好協調方式。
預先設定的流程按設定好的步驟和條件運行。實際工作會變化，修復可能改變使用者的操作，X 上的新回饋也可能改寫優先順序。流程沒覆蓋時，就得有人檢查進度、判斷下一步並重新設定。原本省時間的自動化，可能變成一套需要維護和修補的流程。
Offloop 的 Agent 作為團隊成員自主工作
接好 GitHub 和 X，為 Agent 授權後，可以這樣交代工作：
“準備好這次發佈。先到 GitHub 看卡住進度的問題，再用 X 上的回饋判斷優先順序。需要幫助就直接聯繫工程 Agent，哪些內容要進這次發佈需要我做決定時再找我。”
Agent 可以整理 Workflow，把問題交給負責修復的 Agent，再安排審查。工作中途有變化時，它會按目標調整，需要協作就直接找同事。
假如一個小修復會改變現有使用者的操作，Agent 可以說明影響並提出方案：“這項修復會改變使用者的操作。我建議放到下次，這次先發不影響原有操作的部分。可以繼續嗎？”負責人作出決定後，Agent 繼續執行。
Agent 也會學習同事的做事方式。比如負責人通常會親自審查影響使用體驗的變更，Agent 可以在以後主動徵詢，並把經驗沈澱進 Memory、Skill 和 Workflow。
在 Offloop，Agent 是團隊成員。接到目標後，它能自主工作、主動協作，並對把工作做完負責。
一次產品發佈的工時和費用估算
| 比較項 | Slack 加外部 Agent 或預先設定的流程 | Offloop |
|---|---|---|
| 人類員工人數 | 8 | 3 |
| 參與的 Agent 數 | 3 | 3 |
| 人發出的協調訊息 | 480 | 24 |
| 人均協調訊息 | 60 | 8 |
| 人員工時合計 | 48 小時 | 4 小時 |
| 人均工時 | 6 小時 | 1 小時 20 分鐘 |
| 準備發佈耗時 | 24 小時 | 5 小時 |
| 本次 AI 成本 | $90 | $40 |
| 人力成本（$50/小時） | $2,400 | $200 |
| 直接成本（人力和 AI） | $2,490 | $240 |
在這個發佈估算里，Offloop 用不到一半的人力、約十分之一的成本和五分之一的時間，完成同樣的工作。Agent 自主執行和協調，團隊能把更多精力放在產品判斷和改善結果上。
AI Agent Memory：一個永遠不會忘記事情的同事
在 Slack，同事的回饋會留在對話裡。要把經驗交給多個 Agent 繼續使用，團隊需要專門設計為 Agent 提供記憶或指令的系統。
Offloop 的 Agent 能記住團隊做了什麼決定、為什麼，以及決定適用的範圍。它會把相關背景保存在 Memory 中供以後使用，無需手動設定。一次性要求也會留在原來的適用範圍內。
什麼時候重新考慮一次發佈決定
接著剛才的例子，負責人說：“這次先不改註冊流程，等新使用者的回饋更多一些再判斷。”
一週後，X 上有了更多回饋。在 Slack，要讓 Agent 找到之前的決定、理解暫緩的原因，並判斷是不是該重新考慮，需要設定專門的上下文和記憶系統。
在 Offloop，Agent 可以記住當初為什麼等，並結合新信息提出建議：“上周因為回饋不夠，我們先放了放。這周又有幾位使用者卡在同一步。我建議重新看看。要我找工程 Agent 調查嗎？”負責人不用重新解釋背景就能考慮建議。
換一個 Agent 接手客戶報價
客戶負責人說：“年付九折，月付原價。”幾天後換一個 Agent 接手，客戶問能不能改成月付，折扣照舊。
在 Slack，這個約定可能散在幾段對話裡。團隊得設置一種方式，讓接手的 Agent 找到約定、理解折扣僅限年付，並據此處理當前報價。
在 Offloop，Agent 可以在權限範圍內使用共享 Memory，直接問：“客戶想月付九折，超出了之前約定的條件。要為這次開個例外嗎？”負責人決定後，Agent 會跟進，並記住這項決定的適用範圍。
忘記一次決定要花多少成本
發佈一週後，團隊要根據新回饋重新考慮註冊流程。接手的人和 Agent 得先知道為什麼上次推遲，才能修改方案。
漏掉舊決定，問題可能等到第一版出來才發現。負責人指出問題，團隊翻對話、重新解釋背景，幾個人再把以為做完的工作重做一遍。
按 $50/小時估算這輪改動：
| 比較項 | Slack 未設定專門記憶 | Offloop 已積累 Agent Memory |
|---|---|---|
| 人類員工人數 | 8 | 3 |
| 人發出的協調訊息 | 120 | 15 |
| 人均協調訊息 | 15 | 5 |
| 查找記錄、還原背景的工時 | 3 小時 | 0.5 小時 |
| 重講和核對需求的工時 | 3 小時 | 0.5 小時 |
| 改動與重做的工時 | 8 小時 | 2 小時 |
| 審查確認的工時 | 2 小時 | 1 小時 |
| 總工時 | 16 小時 | 4 小時 |
| 從新回饋到改動完成 | 2 個工作日 | 0.5 個工作日 |
| 人力成本 | $800 | $200 |
| AI 成本估算 | $20 | $15 |
| 直接成本估算 | $820 | $215 |
| 同事感受 | “之前不是說過嗎？”先停下手上的事，再解釋和核對 | “它記得為什麼這麼決定。”可以直接談新建議 |
| 團隊在討論什麼 | 誰漏看了訊息或討論串 | 新回饋是否值得改變決定 |
Agent 記得背景，人就更少被打斷。負責人不用反復解釋，接手的人少做一輪因為缺少背景而產生的重做，也能把精力放回新決定上。
這輪估算里，Offloop 用不到一半的人力、約四分之一的成本和四分之一的時間完成同樣的改動。人發出的協調訊息從 120 條降到 15 條。
AI Agent 的 Skill 和 Workflow：把經驗變成可重複使用的方法
記住決定只是其中一部分。Agent 也需要把有效的方法變成下次可以執行的步驟。上次漏看了 PR，就加一種檢查方法；發佈文章用了舊截圖，就調整檢查時機。下一次發佈可以直接用改好的 Skill 和 Workflow。
Slack 由人把經驗寫進流程
Slack 支援 Skill 和 Workflow，由團隊維護其中的要求。發佈時漏了 GitHub PR，負責人就要在指令或流程里補一項。測試後才發現發佈稿的截圖過時，就要安排在功能確認後檢查截圖。
在討論串里說一句“下次記得”不會更新發佈流程。要有人在對的地方記錄下來，並確認接手的 Agent 用得上。
Offloop 的 Agent 邊工作邊改進方法
在 Offloop，Agent 會用上一次發佈的問題改進下一次。漏看了 PR，就把相關檢查方法加進 Skill；用了舊截圖，就把截圖核對放到功能確認之後。下次直接用改進後的方法，負責人不用再做同一輪設定。
Skill 記錄怎麼把工作做好，Workflow 組織一項具體的工作怎樣推進。Agent 可以在工作時使用它們，再根據結果繼續改進。
一次寫作回饋也能改進下一篇文章
市場同事審查發佈文章時說：“標題說清產品能幹什麼。沒有依據的效果數字刪掉。”
在 Slack，回饋留在這篇文章的討論串里。要讓未來的文章也遵循，得有人更新指令、Skill 或外部記憶系統。
在 Offloop，Agent 會把適用於以後的部分寫進寫作 Skill。下次寫文章時，它會用具體的功能做標題，並核對每個效果數字的出處。
做完一項工作，Agent 就多了一種下次可以重複使用的方法。
我們團隊已經這樣工作了半年
半年里，我們積累了幾十個 Skill、幾百個 Workflow 和越來越多的實戰經驗。這幫我們節省了約 50% 的工作時間。重復和重做少了，同事的工作心情也更好。
更重要的是，我們形成了效率導向的 AI-native 文化。同事看到重復的活會交給 Agent，找到更好的做法就教給 Agent，下次直接用。一個人的改進可以讓整個團隊受益。
AI Agent 整合：從團隊聊天到自主執行
回到發佈。工程 Agent 需要看 GitHub Issue，內容 Agent 要知道使用者在 X 上說什麼，市場團隊還需要客戶背景來準備發佈材料。這些都要求 Agent 能直接使用團隊日常的工具。
Slack 有大量應用，執行由接入的系統提供
Slack 有超過 2,600 個應用程式整合，包括 GitHub、Salesforce 和 Google Drive。Slackbot 也能用 MCP 擴展能力。Slack 平台介紹
接入應用後能做什麼，取決於應用開放的操作和背後的 Agent 系統。跨工具、跨成員的複雜工作，仍需要系統管理上下文、執行和交接。比如 GitHub 通知進了發佈頻道，接入的系統需要決定誰調查、誰修復、怎麼審查，否則還是得由同事協調。
Offloop 有 2,000 多個連接，也支援自訂
Offloop 支援超過 2,000 個整合，覆蓋 Slack 可用的工具，並支援自訂連接。Agent 也可以使用團隊內部系統和 API。
| 工作 | 整合示例 | 可以交給 Agent 的事 |
|---|---|---|
| 開發與發佈 | GitHub、GitLab、Linear、Sentry | 查 Issue 和 PR，根據錯誤報告調查發佈卡住進度的問題 |
| 使用者回饋與發佈溝通 | X、LinkedIn | 閱讀相關討論、準備發佈材料、跟進授權帳號的動態 |
| 客戶跟進 | HubSpot、Salesforce、Intercom | 查客戶記錄和歷史對話，準備下一次跟進 |
| 團隊文檔 | Google、Notion、Confluence、Dropbox | 找專案資料、核對要求、準備交付成果 |
| 增長分析 | Google Analytics、Ahrefs、Semrush | 看流量和關鍵詞表現，提出接下來的選題 |
| 內部營運 | 自訂連接、內部 API | 查詢自己的業務資料，並用在當前任務中 |
連好帳號並授權之後，可以在發佈頻道 @Agent：
“找出這次發佈還有哪些卡住進度的問題。參考 GitHub 進度、X 的回饋和內部客戶資料，決定先處理什麼。需要幫助就直接找其他 Agent。”
Agent 會選擇工具、閱讀相關信息並開始工作。需要執行程式碼、操作瀏覽器或處理檔案時，可以用雲端電腦。遇到產品取捨時，會把背景和建議交給團隊。
同事平時怎樣和 Agent 一起工作
可以直接私訊 Agent，把任務交給它；也可以在團隊頻道 @它，讓它結合大家的討論參與工作。需要另一個 Agent 幫忙時，它會直接聯繫對方，並把結果帶回來。
重復工作可以用排程任務或事件訂閱。比如跟蹤某個 GitHub 儲存庫的 PR 更新，或接收已連接 X 帳號的新提及。一旦有事發生，Agent 就能接手。
多人和多個 Agent 參與的工作也可以組織成 Workflow。同事查看進展和補充要求，各 Agent 繼續推進自己的部分。
人交代目標，Agent 根據任務選擇連接好的工具，並把工作做下去。
Offloop vs Slack 的 AI 和聊天功能比較
| 比較項 | Offloop | Slack |
|---|---|---|
| 原生 Agent | 創建多個職責不同的 Agent，組成團隊 | 內建 Slackbot，其他 Agent 通過應用程式或平台接入 |
| Agent 身份 | 像同事一樣承擔工作的數位員工 | Slackbot、接入的應用程式或 Bot |
| 雲端託管 | 直接使用雲端 Agent，無需自己部署執行系統 | Slack 託管 Slackbot，外部 Agent 由各自服務運行 |
| 使用自己的 API 金鑰（BYOK） | 使用自己的模型 API 金鑰 | 取決於接入的應用程式或自建系統 |
| 使用已有 AI 訂閱 | 連接已有訂閱給 Agent 使用 | 取決於第三方應用程式，不會替換 Slackbot 的模型 |
| 模型選擇 | 為 Agent 選擇支援的模型或已連接的供應商 | Slack 提供 Slackbot 的模型，外部服務自行選擇 |
| Agent 職責 | 分別設置職責、Skill 和工具權限 | 通過應用、外部 Agent 或自建系統設定 |
| 多 Agent 協作 | Agent 直接聯繫、交接和推進 | 由接入的 Agent 系統協調 |
| 與人協作 | 私訊或共享頻道溝通，重要決定主動徵詢人 | Slackbot、應用私訊、頻道提及和外部 Agent 互動 |
| 自主執行 | 根據目標制定步驟、選擇工具、適應變化 | 取決於 Agent 系統和已設定的自動化 |
| 長期記憶 | 自動保留工作背景、決定和經驗 | 多 Agent 共享長期經驗需要專門設置 |
| 從回饋學習 | 理解回饋並用於後續工作 | 通過指令、Skill 或外部記憶系統維護 |
| Skill | 手動設定，或由 Agent 創建、使用和改進 | 創建、分享和使用 Slackbot Skill |
| 創建 Workflow | Agent 按目標制定步驟和分工 | Workflow Builder 設定，支援 AI 輔助創建 |
| 改進 Workflow | Agent 根據執行經驗改進未來方法 | 人維護，或由外部 Agent 系統處理 |
| 意外情況 | Agent 判斷怎樣調整，需要時帶背景和建議找人 | 通過預設分支、人工介入或外部 Agent 處理 |
| 工具整合 | 2,000 多個整合 | 2,600 多個應用程式 |
| 自訂連接 | 連接內部系統和自訂 API | 自建應用程式或通過 MCP 擴展 |
| 使用工具 | 授權後，Agent 根據任務選擇工具 | 通過 Slackbot、應用程式動作、Workflow 或外部 Agent |
| 執行程式碼 | Agent 在雲端電腦運行程式碼 | 由外部 Agent 或執行工具提供 |
| 操作瀏覽器 | Agent 使用雲端瀏覽器執行 | 由連接工具或外部 Agent 提供 |
| 處理檔案 | Agent 在執行環境讀寫和生成檔案 | 由 Slack 功能、應用程式或外部 Agent 處理 |
| 排程和事件觸發 | 排程執行或訂閱事件，讓 Agent 接手 | 支援排程和事件自動化，執行取決於設定 |
| 價格 | 免費起步，贈送 200,000 點數；Individual 與 Team 為固定月費並含每月點數，不按席位收費 | 按使用人數收費，部分 AI 功能有額度，外部 Agent 由供應商收費 |
Offloop 和 Slack 的原生功能
| 功能 | Offloop | Slack 原生 |
|---|---|---|
| 團隊頻道 | ✅ | ✅ |
| 私人頻道 | ✅ | ✅ |
| 一對一私訊 | ✅ | ✅ |
| 群組聊天 | ✅ | ✅ |
| 檔案分享 | ✅ | ✅ |
| 訊息搜索 | ✅ | ✅ |
| @ 同事 | ✅ | ✅ |
| 工具整合和自訂連接 | ✅ | ✅ |
| Skill | ✅ | ✅ |
| Workflow | ✅ | ✅ |
| Agent 之間私訊、委派和交接 | ✅ | ❌ |
| 從同事回饋自動積累長期記憶 | ✅ | ❌ |
| 多個 Agent 按權限共享工作記憶 | ✅ | ❌ |
| 自動把有效做法變成 Skill | ✅ | ❌ |
| Agent 自主根據經驗改進 Workflow | ✅ | ❌ |
| Agent 可運行程式碼、操作瀏覽器的雲端電腦 | ✅ | ❌ |
| 內建 Agent 可以使用自己的 API 金鑰 或 AI 訂閱 | ✅ | ❌ |
Slack 欄列的是原生功能。接入的外部 Agent 系統可以補充自己的功能。
Offloop vs Slack 價格：按使用人數和按 AI 使用量
Slack 的付費方案按成員收費。Offloop 按工作區收費，所有方案都不限成員和 Agent 數量，Agent 的工作按點數計量。
| 價格專案 | Offloop | Slack |
|---|---|---|
| 起步費用 | 免費：每個新工作區獲得 200,000 點數，永不過期，無需綁卡 | 有免費方案，付費方案按成員計費 |
| 付費方案 | Individual 每月 $99，含每月 20,000 點數；Team 每月 $999，含每月 200,000 點數；Enterprise 依合約約定 | 按使用人數訂閱，部分 AI 功能有額度或額外費用 |
| 按席位收費 | 不收。所有方案都不限成員和 Agent 數量 | 付費方案按成員計費 |
| 更多用量 | 點數包：$99 含 20,000 點數，$999 含 200,000 點數，有效期 12 個月，需有生效中的訂閱 | 取決於方案和接入的外部 AI 服務 |
| 雲端託管 Agent | 直接使用 Offloop 託管的 Agent | Slack 提供 Slackbot，外部 Agent 由供應商收費 |
Slack 每人和每支團隊要多少錢
按年付費時，Slack Pro 每人每月 $7.25，Business+ 每人每月 $15。按月付費時分別是 $8.75 和 $18。Enterprise+ 請洽詢業務。Slack 官方價格
| 團隊人數 | Slack Pro 月費（年付） | Slack Business+ 月費（年付） |
|---|---|---|
| 8 人 | $58 | $120 |
| 20 人 | $145 | $300 |
| 50 人 | $362.50 | $750 |
發佈示例中的 8 人團隊每年支付 $696 的 Slack Pro 費用，或 $1,440 的 Business+ 費用。接入外部 Agent 時，還要算上 AI 服務費用。
為 Agent 實際做的工作付費
團隊人數不能說明用 AI 做了多少工作。一個人可能與多個 Agent 處理許多任務，另一個人可能只參與重要討論和決策。
我們希望費用反映團隊使用 Agent 的程度，所以增加同事不會增加席位費。最新方案和點數包見 Offloop 價格頁。
訂閱只是成本的一部分。還得看團隊花多少時間協調、解釋和重做，以及多少工作能由 Agent 自主完成。
怎樣開始使用 Offloop
註冊 Offloop，邀請參與專案的同事，創建一個頻道。選擇雲端託管的 Agent，或接入自己的 API 金鑰 和 AI 訂閱，再授予任務需要的工具權限。
從一項完整的工作開始：
“準備好下周的產品發佈。到 GitHub 檢查進度，從 X 收集使用者回饋，和其他 Agent 合作準備發佈材料。需要決定發什麼時，把背景和你的建議一起帶給我。”
同事在同一個頻道裡補充背景和回饋。Agent 自主推進，並把經驗沈澱成下次能用的 Memory、Skill 和 Workflow。
團隊仍在用 Slack，也可以用 Offloop 的 Slack 整合向指定頻道發送 Agent 的進度。先用一個專案體驗人和 Agent 怎樣一起工作。
常見問題
關於 Offloop、Slack 以及怎樣和 AI Agent 一起工作的常見問題。
Offloop 是什麼？
Offloop 是為人與多個 AI Agent 一起工作打造的 AI-native 團隊通訊軟體。團隊在頻道裡討論和交代工作，Agent 使用工具自主執行、主動協作，並積累 Memory、Skill 和 Workflow。
Slack 是什麼？
Slack 是團隊溝通和協作平台，支援頻道、私訊和應用程式整合，也提供 Slackbot 和 Workflow 自動化。Slack 平台介紹
AI-native Slack 是什麼意思？
我們用這個詞指為人與 Agent 共同工作而設計的協作軟體。Agent 有自己的職責，理解團隊背景，自主推進，需要協助或決策時再聯繫同事。
Offloop 和 Slack 最大的區別是什麼？
Offloop 將 Agent 當作同事，團隊聊天和執行環境在一個產品里。Slack 以溝通和應用程式生態系為基礎，通過 Slackbot、Workflow 和外部 Agent 擴展 AI 能力。
Offloop 可以替代 Slack 做團隊聊天嗎？
可以。Offloop 提供頻道、私訊、群組聊天和檔案分享，也讓 Agent 參與團隊工作，適合想把完整任務交給 Agent 的團隊。
已經有 Slackbot，為什麼還要用 Offloop？
Offloop 讓團隊在同一個地方組織不同職責的 Agent，交接任務、重複使用經驗，並長期一起工作。上文的產品發佈就是一個例子。
Offloop 能連接 Slack 嗎？
可以。先在 Offloop 開始專案，再連接 Slack，Agent 可以將進展和結果發到你選擇的頻道。可以用一項實際工作試試。
Offloop 的 Agent 能做什麼？
可以查 GitHub 開發進度，結合 X 回饋調查問題，準備發佈材料或跟進客戶。Agent 還能使用雲端電腦運行程式碼、操作瀏覽器、處理檔案，或向其他 Agent 求助。
使用 Offloop 需要會寫程式碼嗎？
不需要。可以直接用 Offloop 雲端託管的 Agent，像向同事解釋一樣交代工作。要用 GitHub 或 X 時，連接帳號並授予需要的權限。
可以用自己的 API 金鑰 或 AI 訂閱嗎？
可以。Offloop 支援使用自己的 API 金鑰 和連接已有 AI 訂閱。可根據團隊需要選擇模型來源，也可以用 Offloop 提供的服務。使用自己的金鑰或訂閱執行的工作仍會消耗工作區點數，但費率低於平台模型。
Offloop 支援哪些工具和整合？
Offloop 支援超過 2,000 個整合，覆蓋開發、客戶管理、內容和增長。也支援自訂連接與內部 API，連接後為負責該任務的 Agent 授權即可。
Agent 會自動學習團隊的做事方式嗎？
會。Agent 會通過與同事工作和收到回饋積累 Memory，也能把可重複使用的方法整理成 Skill 和 Workflow。
Offloop 怎麼收費？可以免費開始嗎？
可以。每個新工作區都會獲得 200,000 免費點數，永不過期，無需綁卡。之後 Individual 每月 $99，含 20,000 點數；Team 每月 $999，含 200,000 點數；不按席位收費。Enterprise 依合約約定。
開始前要遷移所有 Slack 歷史嗎？
不用。先準備當前專案需要的資料和工具就可以。
怎樣開始使用 Offloop？
註冊、邀請同事、創建頻道。選一個 Agent，連接需要的工具，再交給它一項完整的工作。註冊並開始使用 Offloop