企业私有知识平台
Superagent
面向企业私有数据的 AI 层，把分散的文档、产品数据、工单、数据库和内部流程转成可追溯、可执行的智能问答与自动化工作流。
混合检索精排优化标准 API 接入多工具协同
365UI — 企业私有 AI 系统
让企业知识变成团队信赖的智能工作流。
Superagent 是 365UI 的旗舰平台：一套可自托管的企业知识问答与智能工作流系统，已在标普 500 企业的生产环境中实际运行，服务于对答案准确性、工作流可审计性和数据隐私有严格要求的团队。
S&P 500
企业环境真实部署运行
98.9%
企业 benchmark 准确率
137s → 6.6s
检索链路延迟优化
OpenBMC 已答复
BMC Red-Team Lab · libpldm 上游确认
平台
一个运行时，多个产品形态。
365UI 帮企业把私有知识、业务系统和日常工作流接入可控的 AI 运行时，让团队能安全地检索、分析、执行和沉淀经验。
组织记忆与知识沉淀
OrgMem
让团队经验和决策历史像代码一样可追溯、可审计、可复用。AI 持续沉淀执行经验，人工审核后纳入正式知识库，避免重复犯错。
版本化知识库AI 沉淀 + 人工审核分层记忆自动知识晋升
邮件智能助手
Email Agent
面向高邮件量场景的私有助手：每日要点汇总、优先级分流、附件内容理解、邮件语义搜索和回复草稿。
每日摘要优先级分流附件内容提取人工确认
实时语音交互
Voice Agent
面向家庭和边缘设备的常驻语音助手，支持提醒、环境感知、实时对话和跨系统操作。
语音唤醒实时交互日程提醒环境感知
流程自动化 Agent
Process Agents
将重复性专业工作转为可审计的自动化流程：代码质量修复、招聘候选人筛选、报告生成和跨系统业务操作。
代码质量修复招聘筛选人工审批操作审计
模型选型与推理部署
AI Infrastructure
覆盖 40+ 主流大语言模型、Embedding 和精排模型的评测对比，以及 GPU 集群上的高性能推理部署方案。
40+ 模型评测GPU 集群部署推理优化模型选型咨询
AI 协作规范
AI Collab Standard
一套面向人机协同团队的项目治理标准，统一 AI 助手规则、决策记录和经验沉淀格式，防止多人多 Agent 协作中的上下文混乱。
分层治理规则决策记录模板经验沉淀开箱即用
AI 原生 BMC 自主漏洞发现与验证平台
BMC Red-Team Lab
面向服务器 BMC 的 AI 红队闭环平台：232 个专项 skill 沿 7 条深度评估通道路由，由多模型 Council（Claude Opus 4.7 Hunter + GPT-5.5 Skeptic + Deterministic Governor）协同决策。所有发现按 Proof Ladder（静态候选 → daemon 可达 → 实验室复现 → 可利用性）逐级晋升，且攻防成对——每条攻击 primitive 自动起 paired Sigma 检测规则。OpenBMC `libpldm decode_get_types_resp()` 报告已由官方安全团队答复跟进。
232 个专项 skill7 条评估通道多模型 Council 博弈OpenBMC 上游已确认
项目证明
每个产品都经过真实生产环境验证。
365UI 的每个产品都来自真实交付经验，涵盖标普 500 企业级 AI 助手平台、百万级文档检索、流程自动化、大模型推理服务、消息平台助手和边缘语音产品。
查看完整案例页最新成果 · OpenBMC 上游已答复
BMC Red-Team Lab
面向服务器 BMC 的 AI 自主漏洞发现与验证平台：232 个专项 skill 沿 7 条评估通道路由，多模型 Council 协同博弈——主审查官 Claude Opus 4.7 (Thinking)、唱反调合规官 GPT-5.5 (Extra Reasoning)、最终决策由确定性 Node 代码 Governor（Fail-Closed）下达。所有发现按 Proof Ladder 逐级晋升（静态候选 → deployed daemon 可达 → 实验室复现 → 可利用性），每条攻击 primitive 自动起 paired Sigma 检测规则。OpenBMC `libpldm decode_get_types_resp()` 报告已经从源码 OOB read 推进到 deployed pldmd 可达、受控 fake MCTP peer-path 证据与 candidate fix，并由 OpenBMC 官方安全团队答复跟进。
232 个 skill7 条评估通道OpenBMC 上游确认Proof Ladder 闭环
标普 500 企业交付
企业私有 AI 助手平台
为企业交付完整的私有 AI 助手平台，覆盖多源数据采集（网页、SharePoint、PDF/Office）、多租户配置和跨行业零代码部署，目前在生产环境持续运行。
已投产运行多租户架构零代码部署
百万级文档检索
高精度智能检索系统
在 1M+ 向量和 778K+ 文档规模上实现高精度混合检索，融合语义检索、关键词匹配、多级精排和多跳推理，并通过 Agent 协调数据库查询、网页搜索等多种工具。
1M+ 向量索引778K+ 文档8 种工具协同
可度量的业务提升
生产性能优化
通过检索链路、精排、上下文扩展和资源优化，将系统性能提升到生产可用水平：响应延迟从 137 秒降至 6.6 秒，数据导入速度提升 260 倍。
98.9% 准确率延迟降低 95%导入速度 260x
代码质量 + 招聘效率
流程自动化 Agent
面向大规模运营场景的自动化 Agent：Code-Fix Agent 自动修复 12,000+ 代码质量问题；AI Recruiter 从职位描述自动提取筛选标准，一键生成候选人短名单。
12,000+ 问题修复JD 自动解析候选人一键筛选
模型选型与推理部署
大模型基础设施
完成 40+ 主流大语言模型、Embedding 和精排模型的对比评测，并在 H100/H200/B300 级 GPU 集群上优化部署高性能推理服务。
40+ 模型评测GPU 集群推理Embedding + 精排对比
多人多 Agent 协作规范
AI 协作治理框架
一套面向人机协同团队的治理标准，统一 AI 助手规则、架构决策记录和执行经验沉淀格式，防止多人多 Agent 协作中的规则膨胀和上下文污染。
分层治理模块化复用开箱即用
封闭生态中的 AI 产品
消息平台 AI 助手
在封闭消息生态中上线 AI 助手产品，支持多模态对话、意图路由、网页搜索、金融数据、深度研究、群组分析、内容审核和 API 网关。
真实用户运营群组分析API 网关
环境智能原型
边缘 AI 语音助手
在边缘设备上部署 24/7 常驻语音助手，支持全双工实时对话、长期记忆、日程提醒、免打扰调度和摄像头环境感知。
24/7 运行实时语音环境感知
Superagent 深度介绍
企业级私有 AI 问答引擎，而非通用聊天工具。
Superagent 将分散的企业知识转化为可靠的 AI 工作流，并已在标普 500 企业的生产环境中运行验证。它专为答案需要跨多种来源的场景设计：文档、网页、产品目录、工单、结构化数据库和实时运营数据。
核心优势是完全可控。数据采集、文档解析、索引构建、检索排序、大模型和工具链的每一层都可独立替换和调优，确保企业能按自身需求私有部署并持续优化答案质量。
请求路径
1源数据采集
2文档转换
3语义分块
4Embedding + 索引
5混合检索
6Rerank + 扩展
7工具/数据注入
8带 trace 回答
知识采集
爬取网站，解析 PDF 和 Office，规范化 HTML 表格，用 LLM 给 chunk 增强上下文，并随着源数据变化保持索引新鲜。
混合检索
组合语义向量检索、关键词检索、RRF 融合、rerank、metadata filter、parent/sibling expansion，让答案来自正确证据。
Agent 运行时
通过 OpenAI-compatible API 暴露 RAG 和工具型 Agent，支持任务专用模型、结构化工具调用和统一 chat/completions 入口。
结构化上下文
把产品、库存、工单、CRM、SQL 或运营数据注入回答链路，而不是只靠静态文档猜答案。
评测闭环
追踪每次检索和生成，比较回答质量，定位召回失败，并持续改进 chunking、ranking、prompt 和工具。
私有部署
运行在客户可控环境中，模型、向量库、搜索引擎和数据连接器都可以替换。
OrgMem 深度介绍
AI 时代的组织记忆，远不止传统 Wiki。
OrgMem 把组织知识、决策历史和 Agent 执行记忆放在同一个可审计系统里。它既是企业知识库，也是 Agent 的长期记忆层：人类保留最终治理权，AI 获得结构化读写和持续学习能力。
记忆演进路径
Episode → Pattern → Strategy → Playbook
失败会被记住，成功会被强化，高频且验证过的经验会晋升为正式组织 know-how。
版本化知识库
知识存储在 Markdown + Git 中，不锁定在特定数据库或 SaaS 平台。每一次变更都有记录，支持审计、追溯和分支管理。
AI 沉淀，人工审核
AI 持续捕捉和沉淀执行经验，但正式组织知识需经人工审核后方可入库，确保知识库的准确性和可信度。
多路精准检索
语义检索与关键词精确匹配融合，配合多级精排和实体增强，兼顾概念理解和术语精确度，适合真实企业知识场景。
Agent 执行记忆
不仅是文档搜索。OrgMem 记录执行过程、失败分析、有效策略和团队偏好，让 AI 助手从历史经验中持续学习。
分层记忆架构
当前任务相关知识即时可用，项目级策略在会话启动时预加载，跨项目知识按需检索，减少无关信息干扰。
知识生命周期管理
通过置信度、使用频率和时效性管理知识有效性；经反复验证的高价值经验自动晋升为正式操作手册。
BMC Red-Team Lab · 最新成果
AI 原生 BMC 自主漏洞发现与验证平台。
232 个专项 skill 沿 7 条深度评估通道路由——Unauth-DAST、Web UI、Redfish privilege、IPMI / OEM、iKVM、固件 RE、供应链 SBOM 与 OpenBMC / libpldm 协作修复链。多模型 Council 架构：主审查官 Hunter（Claude Opus 4.7 Thinking）与唱反调合规官 Skeptic（GPT-5.5 Extra Reasoning）就每个候选博弈，最终由确定性 Node 代码 Governor 做 Fail-Closed 决策。
所有发现按 Proof Ladder 逐级晋升（静态候选 → deployed daemon 可达 → 实验室复现 → 可利用性），每条攻击 primitive 自动起 paired Sigma 检测规则。OpenBMC libpldm decode_get_types_resp() 报告已经从源码 OOB read 推进到 deployed pldmd 可达、受控 fake MCTP peer-path 证据与 candidate fix，并由 OpenBMC 官方安全团队答复跟进——这就是对位 Mythos 类 AI 0-day 神器的真实闭环。
232 个专项 skill7 条评估通道多模型 Council 博弈Proof LadderPaired Sigma 防御OpenBMC 上游已确认PANIC 全局熔断
能力地图
源自真实交付，覆盖完整技术栈。
01
从网页、PDF、Office、邮件、数据库和 API 中采集企业私有知识，统一进入可检索、可追溯的数据层
02
多路检索融合 + 精排 + 结构化数据注入，确保答案基于准确证据而非猜测
03
Agent 支持多步骤工具调用、长流程执行、记忆和权限控制，覆盖真实业务场景而不仅是一次性问答
04
全栈可自托管部署，数据不出企业边界，适合对数据安全有严格要求的团队
05
内置评测、链路追踪、回滚和版本管理，确保系统可持续运营和持续改进
06
已在 AI 知识问答、流程自动化、组织记忆、团队协作治理、招聘、消息平台和边缘语音等场景实际交付
07
Agent-native 架构推到高风险垂直领域：BMC Red-Team Lab 用 232 个 skill + 7 条评估通道 + 多模型 Council 博弈（Hunter / Skeptic / Deterministic Governor）+ Proof Ladder 证据天梯 + paired Sigma 防御规则；OpenBMC `libpldm` 报告已由上游官方安全团队答复跟进
服务方案
从一个关键工作流开始，逐步构建企业 AI 能力。
Pilot
2-4 周选择一个高价值知识领域，交付可评测答案质量的私有 AI 助手。
团队平台
6-10 周接入多数据源，配置角色化工作流、审核队列和生产级监控。
嵌入式运行时
定制将 Superagent 运行时集成到您的产品、门户、客服流程或内部运营系统中。
常见问题
企业落地前，通常会先问这些问题。
365UI 和 ChatGPT Enterprise 有什么区别？
365UI 不是通用聊天账号，而是面向企业私有数据和真实工作流的交付系统。重点在私有部署、混合检索、工具调用、审计 trace、评测闭环和与内部系统集成。
Superagent 可以部署在我们的 VPC 或内网里吗？
可以。Superagent 的定位就是客户可控环境中的私有 AI 运行时，模型、向量库、搜索引擎和数据连接器都可以按客户基础设施替换。
一个 pilot 通常需要什么输入？
通常需要一个明确工作流、一批真实数据、一个业务 owner 和一个成功指标。365UI 会先交付可运行、可评测的 pilot，再扩展到多数据源和生产流程。
系统如何避免 AI 胡编？
答案链路会结合语义检索、关键词检索、rerank、metadata filter、结构化数据注入和 evidence trace，让回答基于可追溯证据，而不是只依赖模型自由生成。
365UI 适合哪些企业场景？
适合有大量私有文档、数据库、工单、邮件、产品资料、SOP 或合规内容的团队，尤其是客服知识检索、销售支持、内部政策助手、招聘筛选、报告生成和流程自动化。
OrgMem 和传统 Wiki 有什么不同？
OrgMem 不只是存文档。它记录决策历史、执行经验、失败分析、有效策略和 Agent 记忆，并通过人工审核与版本化流程把高价值经验晋升为正式组织知识。
Agent 能不能推到非聊天的高风险专业领域？怎么防住 AI 0-day 神器？
可以，BMC Red-Team Lab 就是样本：232 个专项 skill 沿 7 条评估通道路由，多模型 Council 博弈（主审查官 Claude Opus 4.7 Thinking、唱反调合规官 GPT-5.5 Extra Reasoning、最终由确定性 Node 代码 Governor Fail-Closed 决策），所有发现按 Proof Ladder 从静态候选逐级晋升到 deployed daemon 可达与可利用性证据，每条攻击 primitive 自动起 paired Sigma 检测规则，OpenBMC libpldm 报告已被官方安全团队答复跟进。对位 Mythos 类 AI 全自动 0-day 神器，靠的是 24/7 自建红队闭环、不依赖外部 0-day broker。
您的企业有需要 AI 提效的知识工作流吗？
只需要一个工作流场景、一份数据和一个成功指标。我们先交付可运行的 Pilot，再扩展为完整平台。