聊天机器人只是回答问题；工作仍在等人
多数 AI 试点止步于聊天窗口。真正的成本在于跨系统的工作：核查请求、查询记录、更新 ERP 并通知客户。
让 AI 模型不受限制地访问这些系统，对受监管企业来说不可行。每个操作都必须被允许、记录并可解释，且人员必须能够介入。
您将获得
完成工作，而不只是回答
智能体全天候跨系统完成多步骤工作，而不只是回答问题。
每个操作都可追责
智能体可使用的每个工具都已定义、授权并记录，操作因此可审计。
由人掌控
人员监督智能体并在异常时介入，无需批准每个常规步骤。
质量与成本可控
对每个智能体衡量质量、错误与 Token 支出，并设定限额以防止成本失控。
我们交付什么
带人在环上监督的多智能体工作流
智能体共享一项任务，各自承担窄口径角色，全天候运行。在人在环上监督（HOTL）下，人员观察工作并处理异常。
MCP 服务器与企业工具调用
模型上下文协议（MCP）与 WebMCP 服务器为智能体提供对您的 API、数据库与内部工具的窄口径、有日志的访问，并实现确定性的工具执行。
A2A 互操作与 AP2 支付
Agent2Agent（A2A）让您的智能体将工作委派给其他系统中的智能体。智能体支付协议（AP2）让智能体在您批准的密码学授权下付款。
AgentOps
面向每个智能体的遥测、评估、防幻觉防护栏与 Token 成本控制，使您看清每个智能体做了什么、效果如何、成本多少。
运作方式
每次工具调用都是确定性的，并可进行密码学审计。AgentOps 的遥测、评估与防护栏运行于每个智能体之上，异常则由人在环上监督。
选择工作流
我们选择有明确业务成果的工作流，并商定哪些步骤由智能体执行、哪些由人员保留，以及哪些环节必须由人员批准。
定义工具
我们通过 MCP 服务器开放智能体所需的系统，每个工具都有各自的权限、输入与日志记录。
构建与评估
我们构建智能体并用真实案例测试，在任何人依赖它们之前对准确性、错误与成本进行评分。
建立监督
我们让您的团队看到智能体正在做什么，在异常时收到告警，并可暂停或覆盖任何智能体。
发布与运营
我们分阶段发布，监控质量与 Token 支出，并在首批步骤验证有效后将智能体扩展到新的步骤。
技术与标准
智能体通过开放标准工作：MCP 与 WebMCP 用于工具访问，A2A 用于智能体之间的委派，AP2 用于支付。这些生态基于 Linux 基金会与 FIDO 标准构建。
- 框架
- FastAPI
- AI 与机器学习
- LangChain
- LlamaIndex
- 方法与实践
- 人在环上监督（HOTL）
- AgentOps 遥测与评估
- 防幻觉防护栏
- Token 成本控制
如何开始
多数客户从主权智能体概念验证开始：一个可运行的多智能体工作流，在私有网络中连接您的内部工具。
后续流程
约定时间
我们的团队会通过电子邮件与您约定会谈时间。
咨询前会谈
一次免费 30 分钟在线预咨询：我们梳理您的目标、系统与限制条件。
就绪评估
在免费 48 小时就绪评估中，首席架构师对照 6 项就绪定义检查您的项目，并推荐合适的路线。
选择路线
范围就绪的项目会收到一份有约束力的方案3–5 个工作日内。概念阶段的项目从 Blueprint Studio 开始。已上线系统若出现故障、缺乏文档或需要集成，则先进行1–2 周诊断。Blueprint Studio 与诊断服务各收取固定费用，费用在方案中列明。
AI 原生产品团队
托管式跨职能资深工程师小组，配备智能体编码与 QA 运行框架。
固定成果项目与全天候托管服务
固定范围、以里程碑驱动、由具名交付负责人负责的交付，以及在 SLA 治理下的全天候应用托管服务。
最快的切入点是 主权智能体 POC（MCP、A2A、GraphRAG） 套餐，我们的快速合作套餐之一。
从何处开始问题与解答
多智能体系统与聊天机器人有何不同？
聊天机器人回答问题。智能体采取行动：读取记录、调用您的系统并完成流程步骤。多智能体系统将较大的任务拆分给承担窄口径角色的智能体，更易于测试和控制。
MCP、A2A 与 AP2 是什么？
它们是面向 AI 智能体的开放协议。模型上下文协议（MCP）将智能体连接至工具与数据。Agent2Agent（A2A）让不同系统中的智能体委派工作。智能体支付协议（AP2）让智能体在您签署的授权下付款。
你们如何阻止智能体做出不该做的事？
智能体只能通过我们为其定义的工具行动，每个工具都有各自的权限与限额。每次调用都有日志。防护栏检查输入与输出，有风险的步骤会等待人员批准。
人在环上监督是什么意思？
在人在回路（HITL）工作中，人员批准每个步骤。在人在环上监督（HOTL）工作中，智能体运行常规步骤，人员监督、接收告警并在异常时介入。我们与您商定哪些步骤需要哪种模式。
你们如何判断智能体足够准确？
我们用真实案例与预期结果构建评估集。每个智能体在发布前以及每次更改提示词、模型或工具后都会在此评分。阈值由您商定，低于阈值我们不会发布。
你们如何控制 Token 成本？
AgentOps 计量每个智能体与每个步骤使用的 Token。我们按任务设定限额，缓存重复工作，并将常规步骤交给更小的模型。支出会被报告，成本上升的工作流因此能被及早发现。
智能体能在数据不离开我们环境的情况下运行吗？
可以。智能体、工具与模型可以运行在您自己的数据中心，或区域主权云上的私有网络中。我们的主权 LLM 业务在那里托管模型。
你们构建的智能体归谁所有？
归您所有。我们为您编写的代码、提示词、工具定义与评估集，在每个里程碑付款后即归您所有。商业模型仍受其自身许可条款约束，我们会为您列出。
从对话开始，而不是从合同开始。
告诉我们您需要构建、连接或保障什么。架构师会与您一起梳理，然后建议从何处入手。