01Knowledge Trace
02Memory Trace
03Agent Runtime
从知识 到记忆 再到安全运行
构建可溯源、可沉淀、可管控的企业智能闭环
从信息中找到依据，将任务过程沉淀为经验，并在明确的权限与环境中执行。
Knowledge Trace、Memory Trace 与 Agent Runtime，共同构成玄晰的企业智能技术底座。
Knowledge Trace
可解释知识检索数据库
将分散的资料组织成可检索、可关联的知识。面对复杂问题，逐步定位相关证据，并保留来源、关联关系与检索路径。
- 检索轨迹
- 记录问题拆解、数据召回与证据关联，让结果能够回到具体来源。
- 语义匹配
- 结合语义理解与关系检索，定位更贴近问题语境的知识。
- 多步检索与推理
- 围绕复杂问题展开连续检索，连接分散在不同资料中的线索。
问题QUERY
关联证据EVIDENCE
来源SOURCE
Memory Trace
自进化动态记忆中枢
既保留企业知识，也记录任务如何完成。通过长短期记忆与动作轨迹，让后续任务能够利用已有上下文和经验。
- 分层记忆
- 区分当前任务上下文与长期知识，支持持续检索和动态更新。
- 动作轨迹记忆
- 记录任务中的动作、选择与结果，保留经验形成的过程。
- 经验更新
- 结合新的交互与执行反馈，修订记忆，在相似任务中再次调用。
当前任务CONTEXT
动作轨迹ACTION MEMORY
长期记忆LONG-TERM
Agent Runtime
企业级智能体运行环境
为智能体提供明确的执行边界。通过权限控制、沙箱隔离与审计记录，管理数据访问、工具调用和任务执行，并支持本地私有化部署。
- 权限与审计
- 按角色、数据和动作配置访问范围，记录关键调用及执行结果。
- 沙箱隔离
- 约束工具调用与执行环境，降低越权访问及异常操作风险。
- 私有化部署
- 根据企业架构配置模型、数据与执行服务的部署位置及访问边界。
权限检查POLICY
隔离执行SANDBOX
审计记录AUDIT
AI赋能不止于答案
答案可追溯 智能有边界
一套底座 进入不同业务现场
边界与权限
企业定义边界 智能在其中运行
创始团队
名校+大厂背景 懂模型 更懂应用
团队成员来自 Google、华为、字节跳动等科技企业，学术背景覆盖帝国理工、EPFL、JHU、中山大学等高校。
创始人
Leo
前 Google 音频大模型技术负责人；苏黎世联邦理工数学与计算机科学双学位。
FAQ