2026年7月16日 周四晚上19:30,报名腾讯会议了解“如何构建自进化的动态知识库(Brain)”(限30人)
免费POC, 零成本试错
53AI Agents
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与真人协同完成工作的AI员工

掌握企业知识与流程的智能体
自主调用企业知识与流程的智能体平台,全面构建AI生产力
掌握企业知识与流程的智能体
01
理解任务,智能规划与调用Skil与Agent来完成工作
02
赋能团队,专家能力与技能在组织内部流动
03
安全可控,企业专属私有的智能体运行环境
工作AI
调用专属技能与企业知识完成任务
  • 理解任务

    深入理解业务语境。通过对融合了企业知识与个人记忆的上下文进行语义分析,将模糊的需求自动拆解为可执行的逻辑步骤

  • 调用技能与知识

    在毫秒级内自主判断并调用最合适的Skil技能与检索企业的合规文档、产品手册及历史案例,实现从“瞎折腾”到“照SOP干”的升级

  • 任务进程自检查

    自主监控执行进度,在遇到信息缺失时主动补全,并在任务完成后生成结构化的交付物。通过内置的验证机制,它能确保每 一项任务都形成闭环

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理解任务
调用技能与知识
任务进程自检查
Skill技能
业务知识与流程封装成可被调用的技能
  • 对话创建

    根据自然语言对话描述业务逻辑。自动将其转化为可执 行的技能框架,,像教新员工一样描述步骤,即可快速 生成专属技能

  • 编辑技能

    提供可视化的编辑界面,对创建与导入的技能进行可视 化的打磨。支持即时测试与反馈,确保 Ski在各种业务 场景下都能稳定运行

  • 使用权限

    企业级权限管理体系。针对不同部门、角色或个 人,精细化配置技能的可见性与调用权限。确保 AI 遵守数据安全与合规红线

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对话创建
编辑技能
使用权限
任务系统
事件触发与定时执行的任务系统
  • 定时任务

    无论是周期性重复工作还是未来的单次提醒,都支持分钟级、日级、周级等多种周期的灵活调度,满足不同场景业务需求

  • 事件触发

    支持现有的系统数据流(Webhook/消息队列),让“工作AI”具备敏捷的感知力。当特定业务条件达成时,工作AI将立即被激活并自动调用对应技能进行处理,实现“事事有响应”

  • 执行记录

    系统完整记录每一项任务的触发时间、执行参数、 调用链路及最终结果。通过结构化的日志看板,您 可以实时监控 AI的工作状态

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定时任务
事件触发
执行记录
安全沙箱
在指定的沙箱区域中完成工作任务
  • 更细颗粒度

    库级别的沙盒化,即使触发了漏洞,只会导致进程崩溃,不威胁主程序内存安全

  • 强内核边界

    极致的安全隔离,独立的内核,应用发出的系统调用会被 拦截处理,不会交给宿主机内核

  • 资源灵活性

    内存占用低,无需预分配大量内存,而是像 Linux 进程一样,根据实际需求动态申请资源

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更细颗粒度
强内核边界
资源灵活性
智能体相关
让企业知识在人与AI之间流动起来,全面驱动AI生产力
网易智企AI Native实践:人人都会用AI之后,真正的难题才开始
本文整理了网易智企副总经理肖钰妍的分享,围绕企业AI Native落地展开,指出当前多数企业AI应用仅停留在个人提效层面,未转化为组织级可复用的生产能力,核心难点是让AI融入企业业务流程,文章介绍了网易智企内部各条线的AI落地实践与成果,提出AI深度落地本质会推动企业的流程再造与管理变革。
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Dify 官方命令行工具:difyctl 正式发布
本文介绍Dify在v1.15.0版本正式发布官方命令行工具difyctl,该工具全版本支持企业版、云端版与社区版,可让开发者、脚本、CI流水线、AI Agent通过统一命令调用Dify应用,无需额外编写对接代码,便于接入现有开发流程,拓展工程化使用场景;本次版本更新还包含界面导航焕新、思维链展示优化、人工介入表单增强、Excel内嵌图片提取、社区功能优化等多项升级。
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Dify真的适合企业级大型AI Agent应用开发落地吗?
本文围绕Dify是否适合企业级大型AI Agent应用开发落地展开讨论,指出Dify热度高、功能全易上手,本质是集成多项AI应用所需能力的AI应用开发平台,适合企业快速将AI应用与Agent能力落地,但对于超复杂、深定制的大型Agent系统,它并非最优的终局选择。
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实测扣子3.0:把Claude Code、CodeX拉到一个项目群里干活,夯爆了
本文是对扣子3.0(Coze)的实测体验,介绍其重磅更新:支持将Claude Code、Codex等不同AI Agent加入拥有共享上下文的项目空间,实现多AI协作分工,解决了此前多AI工作时需要人工切换、同步信息的痛点,作者展示了用该功能从零搭建AI科普账号的过程。
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Loop Engineering 到底是什么:从概念、设计到 Dify Loop 节点原理
本文讲解了Loop Engineering的概念,对比其与Prompt Engineering的差异,说明它成为Agent时代新重点的原因,分享了可用Loop系统的设计方法,结合智能问数案例讲解其应用,同时结合官方文档拆解了Dify Loop节点的核心原理,指出未来AI应用的竞争力在于反馈循环的工程化。
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Cozi 智能体 + 工作流组合拳:复杂场景下的 AI 应用搭建指南
本文针对如何结合智能体的灵活决策与工作流的稳定执行来搭建复杂场景AI应用的问题,介绍了Coze平台(文中写为Cozi)智能体+工作流组合的核心优势、两种组合模式及适用场景,说明了Coze平台实现该组合的专属优势,给出了对应搭建指南
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AI Agent 慢在哪?Node.js 探针把模型、工具和服务链路一次串起来
本文指出当前AI应用场景中,Node.js成为业务流量、异步编排和AI调用的交汇汇聚层,现有服务端监控无法整合跨层、跨异步边界及AI相关调用的上下文,难以排查AI Agent响应慢这类跨层问题,因此提出需要新的Node.js探针将各环节数据整合到同一条排障链路,并分析了新探针的必要性
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拆解LangChain刚开源的OpenWiki:如何落地个人Wiki知识库
本文拆解介绍了LangChain新近开源的OpenWiki项目,说明了该项目的定位、功能、技术栈与发展阶段,梳理了其诞生背景:Karpathy提出的个人LLM Wiki概念、Google Cloud发布OKF开放知识格式规范,指出OpenWiki定位是为代码库编写维护面向Agent的结构化Wiki文档,同时内置Agent模式支持基于Wiki的问答。
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记忆拓展:独立部署Mem0服务,打通多Agent共享记忆
本文针对多个不同Agent框架(如Dify、OpenClaw等)存在记忆数据割裂、用户需要重复输入信息的问题,提出通过独立部署Mem0服务实现多Agent共享记忆的解决方案,介绍了Mem0私有部署的核心优势、实现跨应用共享的底层四层标识体系及运作逻辑,提到Mem0可借助图数据库构建记忆关系网络,适用于企业级场景。
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