01
工具越多， 管理越分散。
谁在使用什么模型，哪个应用拥有什么权限？
各部门分别接入，模型配置、账号和用量信息难以汇总，企业缺少统一视图。
企业级 AI 控制平面与数字员工平台
让 AI 融入业务。
让团队专注价值。
从重复的知识工作开始，让团队把时间留给判断与创造。 先验证一个业务场景，再把有效的工作方式带给更多人。
认识你的数字员工团队BUILT FOR THE WAY YOU WORK
01 / 从使用 AI，到管理 AI当 AI 进入业务，
当 AI 进入业务，
新的问题也随之而来。
部门、模型和 Agent 越来越多。
连接、协作与管理，需要一起考虑。
02
经验在个人， 能力难复用。
资深员工的判断，如何被更多团队复用？
知识、流程和经验分散在个人手中，数字员工难以理解企业规则并持续参与工作。
03
AI 能做什么， 边界需要清晰。
哪些数据可以发送，哪些动作需要批准？
当 Agent 可以读取资料、调用工具和操作业务系统，企业需要明确执行权限与追溯依据。
04
看得见消耗， 看不清效果。
AI 花费了多少，又完成了多少有效工作？
只统计调用量难以解释业务价值，还需要关联任务质量、人工介入和成功任务成本。
旗舰产品 / X WORKER企业的经验，
企业的经验，
成为团队的行动力。
从企业现有的工作方法出发，逐步沉淀可复用的执行能力。无需一次改造所有流程，先从目标清晰的任务开始。
了解 X Worker
从现有流程接入
保留企业的审批制度与业务系统，先约定资料范围、使用权限和异常处理方式。
用真实样本验证
以企业实际任务建立验收标准，观察人工修改和返工原因，再调整知识与执行方法。
03 / 让能力进入日常业务
从一个具体任务开始。
围绕明确的交付物，组织知识、角色与流程。
再把经过验证的工作方式，带给更多团队。
04 / ENTERPRISE AI CONTROL PLANE统一连接、治理和优化
统一连接、治理和优化
企业的模型与 Agent。
将模型接入、使用权限、运行策略与效果反馈组织在同一套治理体系中。X Worker 与企业已有应用，都可以按需接入。
Connect
连接模型与工具统一接入企业选用的模型 API、知识与业务工具，让 X Worker 和现有应用共享可用的 AI 能力。
Control
明确使用边界管理身份、模型访问与预算，在数据发送和工具执行前落实权限与审批，让 AI 按企业规则运行。
Observe
看清运行过程关联应用、任务与每一次调用，追踪用量、成本、延迟和异常，了解资源花在哪里、任务进展如何。
Optimize
持续改善效果按任务难度匹配模型，结合质量与效果评估改进路由和工作流，在质量要求下优化任务成本。
05 / 企业 AI 基础设施五项基础能力，
五项基础能力，
各自清晰，协同运行。
从统一模型入口开始，按企业的任务、数据和治理要求组合能力。
统一模型入口
API Platform
企业的模型 API，如何统一接入与管理？
汇集公有云和私有模型，管理服务目录、组织权限与应用身份；归集用量与预算，服务企业内部的每一次调用。
了解 API Platform任务难度路由
Route Engine
什么任务，应该使用什么模型？
按任务难度配置模型路由，结合质量、时延、预算与允许资源选择路径；通过有边界的回退、熔断与负载分配保障连续性。
了解 Route Engine数据与执行边界
Route Fence
AI 可以看到什么，又可以做什么？
发送前检查敏感上下文，执行前核对工具权限与审批要求；关联策略判断和操作事件，支持后续追溯。
了解 Route Fence资源质量与可信检测
Route Trust
接入的模型资源，是否持续符合要求？
观察可用性、响应表现与任务能力，识别版本差异和异常迹象；以检测报告支持准入、复测与路由决策。
了解 Route Trust任务效果与效率评估
Agent Eval
消耗的资源，转化成了怎样的结果？
关联任务成功、质量、耗时与成本，分析重复调用、重试与流程问题；为模型选择和工作流调整提供依据。
了解 Agent Eval06 / 安全与部署让数据、模型和执行权限，
让数据、模型和执行权限，
都有明确边界。
围绕企业环境规划部署方式，明确哪些资料在企业侧处理、哪些内容允许发送到外部模型，以及哪些动作需要人工批准。
数据发送有检查
在企业侧识别敏感上下文，按规则阻断、脱敏或允许发送。
模型访问有范围
按部门、应用和任务配置允许访问的模型与调用路径。
工具执行有权限
已接入的执行端检查工具与参数，高风险操作进入审批流程。
运行过程可追溯
关联人员、Agent、模型与策略记录，按要求配置日志留存。
私有化方案
知识、配置与运行服务按约定置于企业环境。
如调用外部模型，获准内容仍会外发。
混合方案
企业侧处理敏感资料，按策略选择私有或公有云模型。
逐项约定凭证、日志与管理服务的位置。
云端方案
在约定环境中管理组织权限、模型连接与任务。
明确服务处理范围、运维访问与内容留存。
07 / 从试点到规模化从一个场景开始，
从一个场景开始，
把有效的方法带给更多团队。
共同定义任务、知识和流程。用验证结果决定上线范围，通过培训与运营持续扩展。
- 01
场景诊断
梳理岗位任务，确定优先场景。
- 企业参与
- 业务负责人说明目标、现状与约束。
- 交付物
- 场景清单、优先级与首个验证范围。
- 02
PoC 验证
提炼技能与流程，搭建可验证方案。
- 企业参与
- 专家提供样本，业务团队确认效果标准。
- 交付物
- 数字员工原型、测试记录与验证报告。
- 03
集成上线
连接身份、模型、知识与业务工具。
- 企业参与
- IT、安全与业务负责人确认上线条件。
- 交付物
- 部署说明、权限配置与上线检查记录。
- 04
培训推广
明确员工与数字员工的协作方式。
- 企业参与
- 使用者与管理员参与培训、反馈问题。
- 交付物
- 使用指南、管理说明与推广安排。
- 05
持续运营
更新知识与技能，优化并扩展场景。
- 企业参与
- 责任人复盘结果，确认改进优先级。
- 交付物
- 运行复盘、优化清单与后续场景计划。
08 / 为什么选择我们让业务场景、模型治理
让业务场景、模型治理
与持续优化形成合力。
从真实业务问题出发，以可复核的过程推动企业 AI 应用。
从业务场景定义交付
将任务拆解为输入、角色、流程和交付物，让企业共同确认效果标准。
用模型治理支撑运行
将接入、权限、路由与异常处理纳入治理，结合业务质量要求选择运行策略。
用检测与评估推动优化
同时关注资源质量和任务结果，让每次调整都有依据、有复测。
把下一个业务目标，
交给人和数字员工一起完成。
带上你的任务、现有环境与期望成果，我们一起确定第一步。