用自己的話描述公司怎樣運作，就能得到真正執行的規則

GembaOS 是企業 AI Agent 的治理執行平台：以政策判定權限、以綁定參數的單次放行令授權每一個動作、以可追責的簽署鏈記錄人的審批，部署於企業本地機房或私有 VPC。

大多數治理 AI Agent 的工具，第一步都是遞給你一套設定格式。GembaOS 有三個入口：自己設計規則（直接編寫檔案，或把內建文件交給外部編碼助手）、向組織設計助手用自己的話描述工作，或在公司指定的瀏覽器應用程式裏示範一次。示範所得規則須先由負責人確認確切文字，才可成為草稿依據。三條路的終點都是由 GembaOS 校驗、由另一人批准的規則發佈草稿。

本文以一間虛構的網上電器零售商「明德電器網購有限公司」為例，從空白公司開始走用話描述的路。畫面全部來自真實的控制台；助手的回答是 2026 年 9 月 27 日從真實模型（DeepSeek）錄製後重播的，校驗、批准與發佈則與你的環境一樣實際運行。

1. 由空白公司開始

新公司裏沒有任何應由公司決定的東西：沒有審批人、沒有負責人，權限表也是空的。它只帶 GembaOS 自己的安全底線與語言包。設定清單按現有設定推導下一步；這裏員工名單已經匯入，下一步是首項業務。

2. 描述公司怎樣運作

老闆陳大文像向新來的營運主管交代一樣寫下：退款由誰核對、多少錢以內 AI 核對完就可以處理、超過之後由誰批、誰負責。他再補一段，回答幾多人簽、簽的先後、界線怎樣算。

助手先閱讀內建文件、現行設定、員工名單與公司可用的操作，才開始起草。每一處改動都附一句陳大文原話的逐字引用；像簽章人數這類應由公司決定的事，它不會代為決定。

依據的原話下的每一行，都是陳大文原話的逐字引用；引用若不在他寫過的內容裏，草稿根本不會產生。給設定維護人員參考的技術性校驗提示則收起不展開。

3. 校驗與第二人批准

在規則發佈頁面，同一份草稿列出組織變更：新的審批角色與擔任人、權限表的行、各角色可用的操作、負責人，以及影響哪些業務。起草人不能批准自己的發佈；由財務的何詠詩批准之後，規則才會生效。

4. 一次一次對話，逐步完善

第一份草稿並非定稿。之後每多講一句，就是一次新的對話、一份新的草稿。

防欺詐小組。「懷疑有欺詐嘅退款，唔理金額幾多，都交俾防欺詐小組覆核。小組組長係黃美玲，組員係黃美玲同林家豪，組入面邊個批都得。」草稿在一般級距之前加上欺詐個案的級距，並設立小組與它擔任的審批角色。陳大文沒有提到兩萬元以上的欺詐個案，助手按權限表保留了他的加簽：超過兩萬元要兩人簽，這條不會因為加了小組而被繞過。

小組的審批由組長先接，任何組員都可以用自己的名義簽；簽章上從不出現小組本身。

下月起調高自動處理的上限。「由下個月一號開始，AI 可以自己處理嘅退款上限由一千元提高到一千五百元。」校驗把調高列為放寬。何詠詩今天批准，GembaOS 在 10 月 1 日開始時（公司的時區）自動發佈，在此之前不能手動發佈。

設定清單按新的設定重新推導：已完成的、仍待處理的（誰可以看到哪些資料、人不在時的安排、真實系統的接駁等），每一項都可以直接帶去問助手。

GembaOS 核對甚麼、不核對甚麼

我們怎樣測試

本文的每個情景同時也是一個測試。情景由三部分組成：管理員說了甚麼、助手的回答、草稿必須具備的性質——退款路線上有一個由黃美玲簽的級距、有一個 AI 自動處理的級距、防欺詐小組的組長與組員、生效日期是 10 月 1 日。性質從 GembaOS 對草稿的實際編譯讀出，不看模型怎樣描述，離線可以反覆重跑；同一個情景也驅動控制台，上面的畫面就是這樣拍下的。

錄製的情景旁邊，還有刻意扮演不守規矩模型的紅隊測試：在要求收緊的改動裏夾帶自動級距、改寫自己的模型設定、收緊一個部門的同時放寬所有人可見的資料、捏造原話、倒填生效日期。每一項都由 GembaOS 攔下，而不是靠模型守規矩。

用真實模型錄製，找出了真實的問題。在空白公司裏，助手起初既看不到可用的操作，也看不到員工名單，只能猜名字；現在兩者都是它閱讀的材料，操作名稱不存在時會回覆真實的名稱。另外，以「每個業務一個資料夾」方式寫成的業務，其工作指引原本無法隨發佈一起提交；現在可以了。