WRCD 成立於 2019 年，從 AI 視覺辨識出發，專注解決一個基礎而關鍵的問題：如何讓機器理解企業日常流動的紙本與影像資訊，包括單據、表單、螢幕畫面、產線紀錄與現場影像。多年的技術累積，逐步發展為自有產品「印憶本（Yi Memory）」。
這段歷程讓我們理解，AI 真正的挑戰往往不只在模型，而在現場。手寫、印章、歪斜、反光，以及各種難以預期的例外，共同構成企業運作的真實樣貌。實驗環境中的準確率固然重要，但更重要的是：系統能否進入不中斷的流程，在持續變動的條件下，依然維持可靠與穩定。
當 LLM 與 Agentic AI 逐漸成熟，我們選擇先將技術導入自身營運，以內部流程作為第一個驗證場域。從流程重構、權限設計到異常處理，我們先理解技術的能力，也辨識它的邊界。完成充分驗證後，才與長期信賴的夥伴合作，將成果帶入更複雜的企業環境。
模型持續演進，核心課題始終一致：讓機器理解現場，讓每項判斷可以被檢視，也讓人能在關鍵時刻自然接手。自 2019 年至今，WRCD 所累積的不只是模型與產品，更是一套讓 AI 走進真實世界的方法。
我們所說的「馭 AI」，不是對技術的誇示，而是一門嚴謹的系統工程。
信任不應只建立在模型能力上，而應來自完整的系統設計，包括明確的約束、持續的量測，以及可追溯、可檢查的決策紀錄。模型會快速更替，但一套能承接變化、管理風險並持續演進的系統，才是企業真正能長期保有的能力。
我們對自動化有一項明確原則：授權範圍不超過可被可靠驗證的範圍。當驗證成本低、風險可控，AI 代理系統便能充分發揮速度與規模；當判斷涉及較高成本、責任或不可逆後果，人就應保留在決策迴圈中。這不是對創新的保留，而是讓創新得以穩健擴展的基礎。
我們也相信，系統設計的品質已經可以被具體衡量。當程式碼與架構逐漸劣化，AI 代理系統會產生更多錯誤假設、消耗更多 context，也需要更頻繁的人工介入。技術債不再只是抽象的工程問題，而會直接轉化為營運成本。因此，設計審查、品質量測與持續改善，應當融入每一次交付，而不是留待事後檢討。
同樣重要的是，AI 必須知道何時不應自行決定。清楚的權限邊界、完整的決策紀錄，以及適當的人工介入點，都應在系統設計初期納入考量。成熟的智慧不只展現在能做多少，也展現在能否辨識限制，並在必要時將判斷交還給人。
我們相信，未來的軟體將由人與 AI 共同建構、理解與維護。因此，我們重視清晰的語意結構、完整的知識脈絡與跨語言支援，讓系統不僅對人易於理解，也能被 AI 正確讀取與延續。科技的價值，不在取代人的位置，而在拓展人能夠抵達的範圍。
WRCD 的成員來自科技製造、金融科技、電子商務、社群平台與 AI 產業。團隊共同擁有的，不只是特定技術經驗，而是在高責任、高複雜度環境中完成系統交付的能力。
不同產業對可靠性有不同的要求：產線必須持續運作、金流必須正確、服務必須承受尖峰流量、規模化系統必須維持效率，模型上線後也必須持續保持品質。AI 的加入並未降低這些標準，反而要求我們以更完整的方法重新思考自動化、責任與人的角色。
這些經驗讓我們能以多重視角評估系統：不只關注它是否能運作，也關注它能否長期承受變化；不只追求短期效率，也重視可維護性、可觀測性與決策品質。最好的技術，不是展示複雜度，而是讓複雜問題以更清楚、更可靠的方式被解決。
我們採取透明且可量測的工作方式。技術決策保有清楚脈絡，產品溝通如實呈現限制與進度，專案狀態則透過 context 消耗趨勢、AI 代理系統錯誤率、人工介入頻率與開發速度等指標持續觀察。透明不只是溝通原則，也是建立長期信任的方法。
對 WRCD 而言，交付不以系統上線為終點。一套系統在一年後仍能被理解、穩定修改並持續演進，才真正具備長期價值。這是我們對工程的要求，也是我們對未來的承諾：以審慎的方法推進創新，讓 AI 成為企業可以信賴、也能共同成長的能力。