解决企业数据使用中的核心问题
01
工具割裂
数据、知识和业务工具分别建设，智能应用难以组合。
02
流程重复
大量重复查询和操作仍依赖人工跨系统完成。
03
执行不可控
智能体调用数据和执行动作时缺少权限与审计。
核心能力
通过可组合能力适配不同规模、行业和部署环境。
Agent 编排
以可视化方式组织角色、指令、模型、知识和工具。
- 角色配置
- Prompt
工具接入
将企业 API、数据库查询和业务动作封装为安全工具。
- Tool
- API
知识增强
连接企业知识库，为任务规划和回答提供可信上下文。
- RAG
- 知识增强
任务记忆
管理会话上下文、任务状态与可控的长期记忆。
- 上下文
- 记忆
安全执行
限制可用数据与工具范围，记录关键操作和结果。
- 权限
- 审计
运行观测
查看任务链路、模型调用、工具结果与异常状态。
- Trace
- 监控
平台能力分层
- 资源层数据、知识与业务系统
- 工具层API、插件与 Agent Tool
- 智能层规划、记忆与任务编排
- 治理层权限、审计与运行观测
- 应用层助手、流程与数字员工
集成方式
- 通过数据库连接器、文件、对象存储或受控 API 接入数据；具体连接范围以技术评估为准。
- 可与企业身份、权限和日志体系衔接，保留原有组织与访问边界。
安全与部署
- 支持根据数据敏感等级、网络边界和运维条件评估私有化、专有环境或受控云环境。
- 权限过滤、操作日志、密钥和数据存储策略需要在 PoC 前共同确认并纳入验收。
可核验证据与限制
以下内容是实施时可检查的验收依据和明确边界，不代表未经验证的效果承诺。
验收证据
- 以任务成功、人工接管、失败类型、工具调用和审批日志作为 PoC 验收证据。
- 通过越权、异常输入和工具失败场景验证安全边界与恢复路径。
能力限制
- 可用工具、自动化范围和自主程度取决于风险等级及企业审批策略。
- 模型输出存在不确定性，关键动作必须具备校验、回滚和人工接管机制。
常见问题
- 企业 AI Agent 应从什么场景开始？
- 优先选择边界明确、结果可验证且能够人工接管的任务，不建议从完全自主的长链路流程起步。
- Agent 是否可以替代所有人工审批？
- 不能。涉及高风险数据、外部发送或关键业务动作时，应设置审批、权限和人工接管节点。