Technology

统一 AI 架构，让企业经营动作真正连起来。

Operator Layer™ 叠加在企业现有系统之上，把数据、任务、知识、人工确认和结果回流接成一条可执行、可审计、可持续进化的经营流。

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Architecture

不是工具堆叠，而是一层可治理的经营智能。

左侧看清 AI 架构如何流转，右侧按需展开每个节点的技术意义。

输入池
执行面
ERP / BICommerceAdsCRMDAM

Operator Layer™

控制面

口径化上下文任务编排权限门
上架投放内容询盘复盘

ERP、BI、广告、独立站、素材库、CRM 和协作工具不被替换，只作为经营事实和执行动作的来源。

产品、素材、广告、询盘、利润、库存、评论和趋势进入统一口径，避免每个团队各看一套数据。

品牌规则、品类经验、客户知识、历史决策和审核偏好，被组织成 Agent 可以调用的企业经营上下文。

AI 把选品、Listing、内容、投放、询盘、红人和复盘拆成可推进、可追踪、可审核的任务。

关键策略、预算、品牌表达和系统写回按风险进入确认；AI 不越权替企业拍板。

确认后的动作回到企业既有系统：上架、投放、内容生产、协作推进和数据分析仍在原系统边界内完成。

排名、转化、利润、库存、询盘、成交和内容表现，回到下一轮产品、运营和增长判断。

Technology pillars

让 Agent 进入企业，不靠自动化幻觉，而靠五层架构。

每一层都对应企业级 AI 落地时必须被解释清楚的边界：上下文、工具、权限、观测和部署。

01

企业上下文层

把内部知识、业务规则、产品事实、品牌表达和历史决策组织成可调用上下文，让 Agent 不只是读提示词，而是理解企业自己的经营规则。

RAG · 语义检索 · 知识图谱 · 长期记忆

02

任务与工具执行层

把业务目标拆成任务，调用企业系统、外部 API、素材生成、数据查询和协作工具，让 AI 从回答问题进入推进动作。

tool calling · workflow · agent planning · orchestrator-workers

03

权限与人工确认层

按动作风险决定 AI 是生成建议、生成草稿、提交审批，还是自动执行低风险动作，把责任边界写进系统。

approval policy · RBAC · human-in-the-loop

04

观测与回放层

记录输入、检索证据、工具调用、审批、输出、写回和业务结果，让每一次 Agent 执行都能被追踪和复盘。

tracing · audit logs · execution history · evaluation

05

部署与治理层

支持 SaaS、私有化、专有云、混合部署和跨境数据路径配置，让企业按自己的安全边界接入 AI。

tenant isolation · data residency · network policy · compliance controls

Autonomy governance

不是让 AI 擅自执行，而是让每个动作有权限边界。

企业级 Agent 不应该默认全自动。它应该按动作风险、系统权限和业务责任，把建议、草稿、审批和自动执行分开。

LEVEL 1

建议

AI 汇总异常、机会和下一步动作，不写回系统，适合早期判断、风险提示和管理层查看。

LEVEL 2

草稿

AI 生成 Listing、内容 brief、广告结构、询盘回复和复盘摘要，由负责人编辑后进入下一步。

LEVEL 3

审批后执行

涉及品牌表达、预算、价格、上架和广告策略的动作，必须经过业务负责人确认后才能写回系统。

LEVEL 4

低风险自动执行

数据归档、版本标记、日报汇总、低风险提醒等动作可自动执行，并留下完整执行记录。

Security & governance

企业数据归企业，AI 执行过程必须可审计。

安全不是一句企业级口号，而是数据归属、租户隔离、跨境路径和执行回放在架构层被明确。

数据归属

客户业务数据、素材资产、知识库、长期记忆和业务产物归客户所有，技术页不以跨租户训练作为默认前提。

租户隔离

存储、计算、知识库和日志按客户隔离；客户上下文与通用底座之间保持明确边界。

跨境路径

境内、境外、跨境数据路径按客户部署与授权配置，关键路径可关闭、可替换、可审计。

审计回放

输入、检索、工具调用、审批、输出、写回和异常都应可追踪，便于 IT、安全和业务负责人复盘。

Delivery framework

技术不是交付终点，而是企业 AI 升级的运行方式。

Operator Layer™ 的落地不是一次性上线工具，而是把系统、数据、业务流、权限和评估机制一起接入。

STEP 1

系统与数据盘点

梳理企业现有系统、数据口径、权限边界和当前业务流断点，先确定 AI 可以进入哪里。

STEP 2

业务流建模

把选品、内容、投放、询盘、红人或复盘等场景建模为任务、确认点、系统写回和结果回流。

STEP 3

Agent 任务流上线

从低风险任务开始接入上下文、工具和审批策略，让 AI 在明确边界内推进业务动作。

STEP 4

治理、评估与持续迭代

通过执行记录、业务结果和人工反馈持续调优，让每次运行都进入下一轮经营判断。

Contact sales

让你的现有系统，接入统一 AI 架构。

预约一次技术对话，我们一起看你的系统、数据、权限和业务流，如何接入 Operator Layer™。

  • 梳理现有系统与数据边界
  • 识别可进入 AI 任务流的业务动作
  • 给出部署、权限、审计和试点路径