资料分散，员工反复查找整理
制度、案例、客户、项目和经营数据分散在不同地方，大量时间消耗在查找、核对和重复整理上。
业务价值
让 AI 真正进入业务，而不是停留在聊天工具
企业负责人关心的不是用了多少模型，而是员工是否更高效、经验能否沉淀、数据是否安全、业务结果能否持续改善。
员工各自使用，企业难以统一管理
账号、资料和使用方式各自分散，企业无法统一分配能力，也难以明确哪些信息可以被谁使用。
个人会用，不等于企业形成能力
优秀员工的做法、判断标准和工作方法没有进入业务流程，人员变化后经验仍会流失。
平台能力
一套企业 AI 平台，统一建设、统一使用、持续扩展
企业统一掌握 AI 能力建设权。管理员根据业务需要自主创建与配置智能体，员工使用已经分配的助手，企业再根据实际效果持续优化。
企业私有 AI 平台（统一建设与管理）
将企业资料、经营数据、工作标准和系统能力统一组织，避免 AI 能力分散在个人手中。
员工 AI 工作台（统一业务入口）
管理员创建并分配智能体，员工从统一入口完成查资料、做分析、写材料和处理业务任务。
岗位智能体（复制业务能力）
从一个部门和一项高频工作开始，验证价值后再扩展到管理、销售、运营、交付和服务等岗位。
私有化部署
部署位置由企业决定，数据边界由企业掌握
平台、知识和业务数据可部署在企业可控环境；再根据安全要求、使用效果和投入预算，选择合适的模型接入方式。
私有化部署（部署环境可选择）
可根据企业现有条件，部署在企业服务器、私有云或指定基础设施中。
多模型接入（模型方案可组合）
不同业务可选择本地模型、专有模型服务或合规模型接口，不被单一模型绑定。
知识空间与数据源（企业资料有边界）
企业知识、经营数据和使用记录按照既定范围存储和访问。
组织与数据权限（按授权范围访问）
完成账号、组织和数据源权限映射后，AI
按授权范围访问知识与业务数据。
业务智能体建设
管理员可自主创建与配置，把业务经验交付给员工使用
不需要每个员工各自摸索。企业管理员可以围绕一项真实工作，定义智能体的职责、资料范围、数据来源、办理步骤和使用对象。
智能体配置（明确要解决的工作）
先定义面向哪个岗位、解决什么问题、参考什么标准，以及结果应该以什么形式交付。
企业知识问答（RAG 与企业知识空间）
连接企业、部门和个人知识空间，让回答能够依据制度、方案、案例和项目资料。
经营数据问答（数据源与智能问数）
在授权范围内查询业务数据、解释指标变化，辅助管理者和业务人员形成分析判断。
系统工具连接（Tools / MCP）
连接企业现有系统，把资料查询、内容生成、信息校验和任务处理组织到同一项工作中。
工作流程与能力模板（Workflow / Skill）
把工作规则、多步骤流程和常用能力沉淀下来，后续可以复用、调整并逐步完善。
组织与使用授权（按岗位分配）
按部门、角色、岗位或员工分配智能体及其知识、数据和系统权限，避免能力和信息越界。
从建设到使用
从创建一个智能体，到交付一项真正可用的企业 AI 能力
企业需要的不只是“把智能体做好”，还要把它发布出去、分配给员工、进入真实工作，并根据使用结果持续改进。
01
业务场景建模（选择一项真实工作）
从高频、耗时、规则相对清晰的一项工作开始，明确负责人和预期结果。
02
智能体创建器（Agent Builder）
配置所需知识、数据、业务规则、系统能力和人工确认环节。
03
AI 应用发布（RAG 应用）
形成专属使用入口，组合一个或多个智能体，并设置欢迎语、文件使用和访问要求。
04
工作台访问授权（分配给员工）
按部门、岗位或员工开放，让 AI 进入日常查找、分析、生成和业务办理。
05
运行记录与持续优化（Prompt 追踪）
查看使用过程、异常和任务结果，更新知识与规则，再逐步复制到更多岗位。
员工工作台
员工 AI 工作台（一个入口完成日常工作）
员工使用自己的企业账号进入工作台，系统按照岗位展示可用的助手、资料和业务能力，让员工直接围绕工作目标提出需求。
查询制度、产品、客户和项目资料，并保留依据
上传文件，辅助整理、分析和生成业务材料
在授权范围内查询数据、解释变化并形成结论
保留会话和任务进度，重要业务动作由人员确认
我的 AI 工作台只显示当前岗位已获授权的助手与业务能力
企业知识问答（RAG）从企业、部门和个人知识中快速找到依据
工具与工作流（辅助办理业务）整理文件、查询数据、生成材料并跟进任务结果
会话与文件上下文（减少重复说明）保留会话、文件和任务上下文，减少重复说明
岗位场景
从员工每天重复、耗时、易遗漏的工作开始
每个岗位智能体都使用经过授权的企业知识、数据和工具，并保留人员判断。
经营分析智能体
汇总项目、渠道和运营数据，解释变化、识别风险并形成跟进建议。
客户与方案智能体
结合客户档案、历史沟通和产品资料，辅助拜访准备、方案编写与商机跟进。
内容与活动智能体
整理运营资料、生成内容草稿、归纳用户反馈并辅助活动复盘。
项目协同智能体
整理会议纪要、检查节点材料、跟踪待办事项并沉淀项目案例。
制度与填单智能体
查询制度与标准，提取单据和材料信息，辅助填单并提示缺失内容。
知识服务智能体
根据产品范围和服务记录提供有依据的应答，复杂问题交由人员处理。
权限与治理
企业既要用得起来，也要管得住、查得清
从员工身份、资料范围、经营数据到 AI 的使用过程，继续遵守企业原有的管理制度和责任边界。
企业统一登录（SSO）
连接企业账号、组织和单点登录，明确是谁在使用、属于哪个部门和岗位。
知识与数据权限（AI 按企业授权范围访问）
完成组织、账号和数据源权限映射后，AI 按授权范围查询知识与业务数据，避免扩大员工访问范围。
敏感信息策略（按规则脱敏、阻断或人工确认）
可根据企业安全要求，对账号密码、密钥、证书和隐私信息配置脱敏、阻断或二次确认规则。
运行记录与异常回查（Prompt 追踪）
记录智能体、用户、运行状态、耗时和异常；重要业务动作保留人员确认。
落地方式
从一个部门、一个岗位和一条主流程开始
先验证员工是否真正使用、结果是否可靠、权限是否成立，再扩展更多智能体和业务连接。
01
环境与场景评估
明确部署要求、目标岗位、资料数据和预期结果。
02
平台与权限基线
部署平台，连接账号组织，建立知识和数据访问边界。
03
岗位智能体试点
选择一组真实员工，用真实任务验证回答与业务流程。
04
运营与扩展
根据使用结果更新知识、优化智能体并扩展更多岗位。
常见问题
企业 AI 智能体平台常见问题
围绕部署方式、管理员权限、系统连接和试点范围说明实施边界。
企业 AI 智能体平台与员工自行使用公共 AI 有什么区别？
企业平台重点管理公司知识、业务数据、账号权限、工具连接和使用过程。员工使用企业分配的智能体和数据范围，企业可以持续维护知识、审计访问并控制重要业务动作。
企业管理员能否自主创建和配置智能体？
管理员可以根据授权配置智能体、知识空间、工具和适用岗位。是否允许员工创建、修改或执行智能体，需要按照企业治理规则和业务风险分级设置。
所有模型都必须部署在企业本地吗？
不一定。可以根据数据安全、效果、成本、并发和运维条件，选择本地模型、专有模型服务、合规接口或组合方案；具体数据流向和责任边界在部署方案中确认。
能否连接现有知识库、数据库和业务系统？
可以先评估文件资料、数据库、CRM、OA、ERP 和其他系统。连接方式取决于接口、账号体系、数据权限、主数据和网络环境，不将所有系统默认视为可直接接入。
如何控制员工权限、敏感信息和重要业务动作？
需要把组织、岗位、数据范围和工具权限带入 AI 使用过程，并保留来源、日志和审计。涉及写入、审批或对外发送时，还应增加业务校验、人工确认和失败回退。
建设企业 AI 应该从哪个部门或场景开始？
优先选择资料相对完整、使用频率高、结果容易验证且风险可控的岗位任务。建议从一组真实用户和一条具体流程开始，验证使用率、准确性、权限和业务结果后再扩展。
建设企业自己的 AI，从一组员工的真实工作开始
提供当前部署环境、组织权限、知识数据和目标岗位，我们会先帮助判断适合本地模型、专有模型服务、合规接口还是组合方案。