你將學到

• Odoo 的三層架構（表示層／應用層／資料層）是如何分工與協作的。
• 模組化設計的精髓：模型、視圖、控制器、清單檔與繼承策略如何拼出企業流程。
• Odoo 為什麼能成為「數位整合中樞」：資料一致性、跨模組流程、開放 API、生態優勢。
• 為 AI 導入做的結構性準備：事件驅動（自動化／Webhook）、排程器、資料品質治理、權限與審計。

關鍵字

三層架構、ORM、PostgreSQL、OWL、JSON-RPC、XML-RPC、Webhook、Scheduler

前言

企業在數位轉型的過程中，常面臨各部門各自使用不同軟體系統的窘境：CRM 一套、電商一套、客服又一套，資料分散各處，形成一座座資訊孤島、重工頻繁。

IT 人員疲於奔命地整合這些系統，卻仍難以避免資料不一致或重複輸入的問題。試想，如果有一個統一的平台能串起所有業務流程，讓資料在同一個架構下流動，該有多麼省心！

Odoo 的價值在於用清晰的架構 + 強悍的模組化，把島嶼變成大陸：資料同源、流程串起來、再對外連接各種服務。今天我們不寫程式碼，專注「看見結構」：為什麼 Odoo 能撐起數位整合與 AI 落地的骨架？

Odoo 三層架構與模組化設計精髓

Odoo 的強大不僅來自豐富的應用功能，更來自於底層架構的設計之美。在軟體工程領域，清晰的架構往往決定了系統的可擴充性與維護難易度。Odoo 從一開始就遵循經典的三層架構模式，將系統劃分為表示層、應用層和資料層，明確分離不同關注點。同時，所有功能又以模組形式組合，像樂高積木般靈活搭配。接下來，我們分別來看看這兩大設計精髓。

1. 三層架構：責任切分，擴充從容

所謂“三層架構”，是指將使用者介面（表示層）、**業務邏輯（應用層）與資料庫（資料層）**分離對待。

表示層主要是 Web 界面，包括瀏覽器端的 HTML5、JavaScript（包含自家框架 OWL）和 CSS 等技術；應用層由 Odoo 伺服器承擔，採用 Python 編寫，封裝了系統的業務規則和流程；資料層則使用 PostgreSQL 關聯式資料庫，負責可靠地存儲和查詢所有數據。

為什麼重要？ 分層讓職責與變更邊界清晰：前端可快迭代、後端可專注邏輯與效能、資料庫可做彈性伸縮（叢集、備援），互不牽扯。這就是大型系統能長跑的關鍵。

• 表示層：Web 介面（HTML/JS/CSS），新世代前端用 OWL 元件化框架；
• 應用層：Python 服務，核心是 ORM（物件關聯對映）與商業邏輯；
• 資料層：PostgreSQL 作為單一事實來源（SSOT），確保一致性與交易可靠性。

在這個架構中，扮演橋樑要角的是應用層中的 ORM（Object-Relational Mapper，對象關係映射引擎）。ORM 將高階的 Python 物件操作轉換為底層的 SQL 查詢，使開發者不必直接撰寫 SQL 也能存取資料庫，同時確保所有資料讀寫都經過一致的路徑。

可以說，ORM 貫通了邏輯層和資料層：一方面讓業務邏輯能以直觀的物件方式處理資料，另一方面又維持資料存取的一致性與安全控制（ORM 內建了存取權限檢查機制）。

Odoo 的三層架構再加上ORM 的抽象橋接，造就了系統既模組化又穩健的基石，使其成為一個易於擴充且運行可靠的企業平台。

此外，在大型部署環境下，不同層級甚至可分布於不同伺服器上（例如資料庫獨立集群、應用伺服器多節點負載均衡），架構依然運作自如。三層架構為 Odoo 帶來了靈活的伸縮性與維護便利性：開發、測試、部署各階段都能聚焦於單一層面，降低了系統整體的複雜度。

💡 Gary’s Pro Tip｜用「資料到用戶的最短路徑」檢查你的設計
畫出一條從資料表 → ORM → 服務 → 視圖/報表的路徑。若中間出現多個自定格式轉換或旁路快取，日後很容易資料不一致。能靠 ORM 與標準 API 直通的，就別繞路。

2. 模組化設計：用樂高拼出企業流程

如果說三層架構是 Odoo 的骨架，那模組化設計就是血肉與器官。Odoo 一切的功能皆由模組構成，模組是系統功能的基本單位，可以獨立開發、安裝或移除。這種設計理念帶來了幾項關鍵優勢：

在 Odoo，「一切都是模組」。模組最典型的構成：

• 模型（models）：資料表／商業邏輯
• 視圖（views）：表單、樹狀、報表等 UI 定義
• 控制器（controllers）：HTTP 路由／外部服務入口
• 清單檔（manifest）：名稱、依賴、要載入的資料
• 資料與安全（data / security）：初始資料、權限、記錄規則

當我們啟動 Odoo 時，伺服器會掃描所有已安裝模組並載入其內容：初始化 Python 模型類別、建立/更新對應的資料表，讀取 XML/CSV 資料檔載入視圖與權限設定，最後將所有元件註冊到系統的模型**註冊表（Registry）**中。整個過程如同拼圖將各模組的元素拼裝起來，最終構築出一套完整運作的 ERP 系統。

如此「積木式」帶來數個好處：

1. 關注點分離：每顆積木專注一種能力
2. 可擴充：透過 繼承與覆寫 疊出客製流程，不動核心碼
3. 可組合：按需裝／拆模組，應用像拼圖一樣長出來
4. 獨立升級：在滿足相依性的前提下對模組進行單獨升級或替換
5. 社群生態：開發者將各行各業的需求實作為不同模組，透過 Odoo App Store 分享/販售。

💡 Gary’s Pro Tip｜三種常見繼承，別混用
模型繼承 _inherit：在既有模型上加欄位／覆寫方法（最常用）。
委派繼承 _inherits：用外鍵關係把兩模型「組合成一個」，保留原表。
視圖繼承（XML + XPath）：改 UI 位置／加按鈕，避免硬改原視圖。
📏 原則：行為改用 _inherit；資料拆分才考慮 _inherits；UI 微調用視圖繼承。

數位整合平台的核心優勢

對企業技術決策者而言，選擇一個 ERP 平台往往不只是看它有多少功能模組，更在意它能否作為數位整合的核心，承載並串接各方資訊。在這方面，Odoo 得益於上述架構設計，展現出成為數位整合平台的諸多優勢。我們從內部整合與外部擴充兩個角度來看：

1. 資料一致性：單一事實來源，跨模組整合

由於所有模組都透過 ORM 定義和操作同一套資料，Odoo 天生確保了資料的一致性，讓各部門各功能間可以無縫共享資訊：

• CRM 建的 客戶（res.partner）→ 銷售、客服、請款直接用同一筆
• 銷售確認 → 自帶庫存出貨與應收流程（流程銜接靠事件與規則）
• 報表直接從同源資料出，決策不再「各說各話」。

💡 Gary’s Pro Tip｜把「紀錄軌跡」內建到流程
Odoo 的 Chatter（mail.message）與活動（mail.activity）能記所有關鍵動作與附件，這是天然的審計線。AI 導入後，讓機器生成的摘要／建議也進 Chatter，之後追責、回溯一目了然。

2. 對外連接：API、控制器、Webhook 三箭齊發

除了整合內部各部門流程，一個現代的數位平台還需要能夠方便地對接外部系統與服務。企業可能有現有的官網、電商平台、行動 App，甚至機械設備的物聯網裝置，需要與 ERP 溝通。對此，Odoo 提供了多種方式讓外部世界與其互動，其中最主要的就是標準化的遠端存取 API。

Odoo 原生支援 XML-RPC 和 JSON-RPC 等遠端程序呼叫協定，外部應用程式可以透過這些 API 與 Odoo 伺服器進行資料讀寫與操作。簡單說，我們可以用任何會發出 HTTP 請求的語言或工具，按照 Odoo API 規範呼叫其方法，做到像使用內部函式一樣地創建客戶、查詢庫存、下訂單等等。這對整合而言如虎添翼——Odoo 天生就是一個可被程式調用的數據與功能平台。

• 遠端 API：JSON-RPC / XML-RPC，外部系統可像本地呼叫一樣存取資料／觸發動作。
• 控制器：自建 HTTP 入口（REST 風格）給行動 App、前臺網站或第三方。
• Webhook：事件觸發即時通知或接收外部事件，真正做到「系統彼此叫醒」。

💡 Gary’s Pro Tip｜Webhook 要「去重＋冪等」
外部重送、網路抖動很常見。設計 Webhook 時：
1.帶 事件 ID（去重）
2.以 資料最終狀態為主（冪等），重送不該造成重複單
3.失敗記錄與補償機制（重試／死信隊列）要到位

AI 整合的架構準備與設計考量

在了解 Odoo 架構的種種巧思後，我們也許會問：**這和導入 AI 有什麼關係？**其實大有關係！

當我們準備將生成式 AI 引入 ERP 生態系統中，Odoo 的架構正好提供了理想的溫床（？）。一個能完美整合 AI 的企業平台需要具備幾個條件：資料要全面且一致、系統能對事件作出反應、可以定期執行任務、並容易和外部智能服務對接。這些恰恰都是 Odoo 擅長的領域。我們來具體看看 Odoo 哪些設計為 AI 整合做好了準備：

1. 事件驅動：把「AI 能力」掛在對的時刻

AI 的價值常在「反應即時、回覆準確」。Odoo 有兩種常用鉤點：

• 自動化動作／伺服器動作：資料建立／修改即觸發（例：新工單 → 情緒分析 → 加上優先級）。
• Webhook：讓外部 AI 平台也能「被動接球」、即時回寫（例：合約上傳 → 外部 LLM 條款抽取 → 回寫風險標註）。

總而言之，Odoo 具備良好的事件機制：不論是內部事件（資料變動觸發動作）或外部事件（Webhook 通訊），都能靈活擴充。這意味著我們可以將 AI 模型的調用掛接在恰當的事件點上，讓 ERP 和 AI 即時對話：及時為使用者提供智慧建議或自動化處理。在未來的智慧企業中，這種事件驅動的 AI 整合將大幅提升系統的敏捷度和智能化程度，而 Odoo 已經為此打好了地基。

💡 Gary’s Pro Tip｜長任務請「正確地排隊」
LLM 回覆可能慢，避免阻塞使用者請求：
1.觸發時先建「處理中」狀態
2.任務丟到 背景佇列（如 queue_job 類型模組）
3.完成後以通知或活動提醒使用者，體驗好、安全又可觀測

2. 排程器（Scheduler）：週期任務與離峰算力

除了即時反應，有些 AI 任務是週期性或批次性的，例如每天晚上分析當日營運數據生成報告，或每周訓練更新一次預測模型。

• 每日 02:00 匯總客服對話 → 產生趨勢／QA 清單
• 每週重建 RAG 向量索引 → 保持知識庫新鮮
• 每月成本報表 → AI 解釋異常，附重點註解寄給主管

Odoo 的排程器 (Scheduler) 功能為此提供了絕佳的工具。Odoo 內建了類似 Cron 的排程機制，可以在背景定期執行指定的工作，例如自動發送邮件、資料庫整理、例行報表產出等。開發人員可以很方便地新增自訂的排程任務，讓某段程式按照預定頻率跑。

例如，我們可以撰寫一個排程任務，每天淩晨自動匯總所有客服工單，呼叫 AI 模型產生一份客服滿意度分析，並將結果email給經理。透過這種方式，AI 的能力可以被有計劃地安排在非尖峰時間運行，充分利用系統資源，同時不打擾白天的使用者操作。

Odoo 的排程器確保了這些任務在後台有序且可靠地執行，並允許在介面上監控和調整其頻率。

💡 Gary’s Pro Tip｜把「成本」當一級需求管理
LLM 有 token 成本與延遲成本。策略：
1.先 Prompt 壓縮（指令乾淨、少雜訊）、分段生成（摘要→細化）
2.對重複內容 快取（如向量檢索前的清洗結果）
3.需求分類：哪類必用 GPT-4、哪類可用輕量或在地模型

3. 資料品質與權限：提升 AI 結果的可靠度

再看資料品質與一致性這一塊，它其實是 AI 成功落地的基石。AI 模型再聰明，也需要高品質的資料“餵養”。因為 Odoo 將企業各模組資料集中在單一來源，資料一致且完整，AI 可以取得跨部門的全貌資訊，避免偏見或遺漏。

同時，Odoo ORM 層替我們把關了許多資料完整性：透過模型欄位定義和約束，確保資料格式正確、關聯關係存在；透過存取權限控制，確保資料不會被未經授權的人為操作破壞。這些都提升了企業資料的可信度。

舉例來說，若我們要訓練一個 AI 模型來預測銷售趨勢，有 Odoo 的資料基礎就相當有利：所有銷售訂單、庫存出貨、發票支付等資訊都經過統一結構存放，我們不用另外整合 ETL 流程去彙總不同系統的數據。

資料集中且一致讓 AI 模型能更輕鬆地進行訓練和推論，產生的結果也能直接回寫到 Odoo 中相應的模組，因為語意與格式都對得上。此外，當我們需要為 AI 服務新增一些輔助資料時，Odoo 的模組化特性又派上用場——我們可以透過自訂模組無縫地為現有模型加上新的字段或表，儲存 AI 相關的資訊（例如每筆交易的AI風險評分），保持資料的一致管理，而不是散落在外部系統中難以對應。

AI 的輸出結果好壞，80% 取決於資料：

• 結構化欄位與一致的模型命名讓特徵抽取更準
• 權限／記錄規則確保 AI 只讀它「應該讀」的資料
• 敏感資訊脫敏（PII、商業機密）在送出前就要處理
• 審計：AI 產生／修改的每一步都留痕（誰觸發、何時、哪個模型）

💡 Gary’s Pro Tip｜人機協作預設打開
對關鍵輸出（合約條款建議、報表結論）一律進「草稿＋覆核」流程。
HITL（Human-in-the-Loop）不僅是風險控管，也會自然累積高價值訓練語料（覆核改動即是標註），利於後續微調或規則優化。

4. Python 生態優勢：AI 最友善的後端

最後不得不提的是，Odoo 使用 Python 語言實作伺服器端，這對 AI 整合來說非常“貼心”。Python 是當今資料科學與 AI 領域的主流語言，擁有豐富的機器學習函式庫和框架。因此，在 Odoo 環境中，要接入一個 AI 模型或服務並不困難——你可以直接使用 Python 的 requests 庫調用外部的 AI API，或甚至將開源的機器學習套件安裝到 Odoo 伺服器環境中，在伺服器端跑一些輕量的 AI 推理任務。

當然，大型模型的訓練與推理可能還是由外部服務器或雲端完成，但 Odoo 負責串起請求與結果即可。對開發者來說，這意味著幾乎所有 AI 生態的成果都能透過 Python 與 Odoo 相連結，彷彿為 Odoo 插上智慧的翅膀。

• 對接各家 LLM API、向量庫、ETL 工具幾乎零摩擦
• 小型推理（如實體抽取、關鍵詞擴充）可直接在後端做
• 大型推理丟外部服務，Odoo 管排程、重試、回寫與審計

💡 Gary’s Pro Tip｜把「AI 專屬」資料模型獨立出來
別把臨時 prompt、嵌入、成本統計塞進業務主表。建 ai_request、ai_cost_log、ai_embedding 之類模型，既好維運又好權限分層。

今日結語

Odoo 之所以能成為「數位整合工具的基石」，並不是因為某個單點功能，而是架構哲學：清晰的三層分工、優雅的模組化、單一事實來源、對外開放又可治理。把這些結構一一到位，你會發現：

• 資料不再打架，流程自己會走
• 導入 AI 不再「外掛感」，而是像給系統加了會思考的副駕
• 從即時到批次、從事件到排程，AI 能力被放在對的位置、用在對的節點。

在後續的文章中，我們將深入探討生成式 AI 的原理，以及如何運用 Odoo 提供的工具將 AI 實際整合進企業流程，敬請期待！