统一连接与编排
统一接入模型、知识库、工具与企业系统，让 AI 能力可发现、可组合、可复用。
为每个企业快速构建专属 AI
让企业 AI 从试用走向可运营的业务能力
爱助手企业 AI 解决方案连接大模型、企业知识、智能体与业务系统，帮助组织在安全治理边界内快速构建、交付并持续运营面向真实业务的智能应用。
安全治理与可控使用
以权限、审计、配额与访问策略建立企业级 AI 的安全、合规与成本边界。
持续运营与业务演进
通过用量、健康度和价值指标持续优化，让单点实践逐步演进为组织能力。
18+
主流模型服务商接入能力
26+
企业内容格式处理支持
7×24
企业智能服务支持体系
企业推进 AI 落地的关键难题
组织往往不缺少模型或工具，真正缺少的是连接、治理和把技术嵌入业务流程的方法。
能力分散
模型、知识和业务工具各自独立，重复建设且难形成统一入口。
知识难用
非结构化资料缺乏解析、权限与版本治理，问答质量难以保障。
治理缺位
访问控制、调用审计和成本归集不足，难满足规模化使用要求。
业务脱节
AI 停留在通用对话，尚未连接 OA、CRM、ERP 和真实工作流。
四大核心能力，构建企业 AI 底座
产品能力可独立部署，也可协同组合，覆盖从资源接入、能力构建到运营治理的全链路。
OrbWork AI 工作台
以任务为中心聚合多模型、智能体、企业知识、Skill 与工具，用户可通过自然语言驱动多步骤工作协同与成果交付。
- 多智能体协作任务拆解、专业分工与过程可控。
- 文件自动化处理文档、表格、演示文稿与 PDF。
- 私有知识问答基于权限隔离的检索增强与引用溯源。
- MCP 业务融合连接 OA、CRM、ERP、数据库及项目系统。
企业知识中台
统一沉淀、治理和开放企业知识资产，让制度、项目资料与业务经验成为可精准检索、安全复用的智能能力。
- 多源接入文件、钉钉、飞书、NAS 等知识源统一接入。
- 智能加工结构解析、语义分段、标签、摘要与标准问答。
- 精准检索语义、关键词融合检索与重排序验证。
- 全周期治理版本、有效期、回收、质量与引用率管理。
明鉴 LLM Gateway
为异构模型提供统一 API、智能路由、高可用、审计和成本治理，降低应用接入与模型迁移的复杂度。
- 标准兼容接口兼容 OpenAI、Anthropic、Gemini 等接口。
- 智能路由高可用按能力、成本和策略选模，支持自动切换。
- 成本可观测按模型、应用、部门和用户追踪 Token 与费用。
- 访问审计Token、白名单、配额与调用日志全程可追溯。
文渊阁知识处理引擎
将文档、图像、音视频转化为结构化、可检索、可引用的知识资产，为高质量 RAG 应用提供可靠底座。
- 多模态智能解析办公文档、OCR、音视频转写与层级识别。
- 切片与索引支持规则配置、增量更新与向量化处理。
- AI 知识加工自动生成摘要、关键词、标签和语义大纲。
- RAG 应用链路检索、重排、生成与来源溯源统一编排。
围绕真实业务流程释放 AI 价值
从高频知识问答到跨系统协同，优先选择价值清晰、数据可用、可快速验证的业务场景。
智能办公与内容交付
辅助处理文档、数据、报告与演示文稿，减少重复劳动，提升内容生产与复盘效率。
企业知识问答
为 HR、销售、研发、客服和 IT 支持提供带引用、按权限控制的 7×24 智能服务。
经营洞察与决策辅助
连接业务数据与知识资产，支持分析、预测、计划建议和经营信息的快速获取。
制造业务智能化
围绕图纸、BOM、库存与销售数据，实现资料识别、关联、预测、计划与报价辅助。
跨系统任务协同
通过 MCP 与受控 API 调用业务系统，实现查询、审批、信息汇总与流程协同。
模型服务统一治理
为智能客服、开发工具、业务应用提供稳定的模型服务、成本管理与调用审计。
分阶段交付，让价值可验证、可复制
以业务目标为牵引，在安全边界内由试点逐步扩展，实现从能力建设到持续运营的闭环。
- 01
评估与规划
明确目标、梳理数据与系统、识别高价值场景，形成实施范围与安全治理基线。
- 02
平台与知识建设
接入模型与知识源，完成解析、索引、权限和网关配置，建立可用能力底座。
- 03
场景试点与集成
围绕真实任务构建智能体与工作流，连接业务系统，在小范围验证结果和体验。
- 04
运营与规模化
以采用、质量、成本和价值指标持续运营，沉淀可复制的知识、技能与最佳实践。
构建可持续演进的企业智能能力
平台不替代现有系统，而是让已有数据、知识和流程获得智能化连接、受控调用与持续运营的能力。
更快交付业务价值
以可复用的平台能力和场景组件，缩短从需求验证到业务使用的路径。
更可靠的知识服务
通过知识加工、检索优化、引用溯源和生命周期治理，提升答案准确性与可信度。
更可控的模型使用
统一管理多模型访问、性能、成本与审计，在稳定性和灵活性之间取得平衡。
更顺畅的系统协同
让智能体在授权范围内调用企业工具和数据，减少跨系统查询与人工信息搬运。
更清晰的运营决策
通过健康检查、调用日志、配额与成本归集，为 AI 投入、优化和扩展提供依据。
更长期的组织竞争力
持续沉淀企业专属的知识、Skill 和业务经验，使 AI 能力随组织发展不断演进。