统一纳管
拒绝碎片化：模型、知识、技能、连接器一处接入、统一治理
ENTERPRISE · 企业AI落地
把企业 AI，
从能对话，带到能干活。
一套经过企业真实生产环境验证的「企业 AI 落地」方法论与咨询体系：从平台化基座设计、私有化部署与安全合规，到智能体工作台落地与组织推广。不卖概念、不拼零件——交付的是已经在持牌金融机构成熟落地实践的完整体系。
- 40+
- 统一纳管上游模型
- 24+
- 内置工具执行引擎
- 5
- 多端触达形态
中台 + 工作台，
一套体系跑到底
把「模型、知识、工具、技能」四类 AI 要素，统一收口到一套可治理、可运营、可私有化交付的基座上——企业拿到的是开箱即用的能力体系，而不是需要自己焊接的零件包。
AI 能力中台 · 统一纳管
统一模型网关
40+ 上游模型统一纳管，OpenAI 兼容，智能路由、熔断回退、配额计量
企业知识引擎
多格式摄入、混合检索、RAG 问答与答案溯源，私有化 Embedding
MCP 集成网关
企业系统接入一次、处处复用，权限映射、最小授权、调用审计
技能市场
把「做一件事的方法」沉淀为可复用技能，审核上架、版本管理
智能体工作台 · 落到一线
Agent 运行时
目标驱动执行，Goal 验收、循环治理，交付「可打开、可验收」的成果
工具执行引擎
24+ 内置工具：文件、代码、文档生成、图表、多模态，手脚齐全
专家与多智能体
多角色分工协作、任务接力流水线，复杂业务可编排
多端触达
桌面 / Web / IM（企微·飞书·钉钉·微信）/ CLI / 定时任务，随处可用
企业 Agent 落地，
绕不开的五道门槛
我们不是把它当问题讲，而是把它当架构约束逐道拆掉。
01
数据不能出域
私有化部署是刚性前置条件，经营数据、客户信息全程不出域
02
Agent 要碰得到工具
一套稳定、安全、可观测的工具编排与执行运行时
03
集成 M×N 爆炸
用 MCP 标准化连接，避免点对点胶水代码与重复建设
04
安全与合规是生死线
权限、审计留痕、内容安全、标识与人机协同审批，架构级前置
05
多端协同是刚需
让 AI 从「个人玩具」走向「组织生产力」
智能化的三个层次，
你在第几层？
平台化建设的意义，是架起从「AI 工具」通向「数字员工」的阶梯。
01
AI 作为工具
打开应用、输入问题、得到答案，单次交互提效
→ 02
AI 作为助手
理解上下文、承担多轮任务并调用部分工具，半自动完成工作
→ 03
AI 作为数字员工
下达目标，自主规划、跨工具执行、交付成果并对结果负责
六条原则，
决定能走多远
平台能不能长期演进，取决于一开始的原则是否站得住。
一个引擎，多端复用
桌面 / Web / IM / CLI 只是入口皮肤，能力与体验完全一致
先本地、后云端
离线可用是底线，联网是增强；内网、私有云、国产化均可完整运行
工具即边界
Agent 的一切外部动作都经显式注册的工具，受权限档位与审计约束
可观测、可恢复
任务全程落盘，过程可回放、中断可续跑、结果可验收
模型无感替换
统一模型抽象层，切换模型与供应商，业务侧无感
六大方向，
从冷启动到规模化
平台能力按业务痛点组合成解决方案：私有化部署 + 分级权限 + 专属知识 + 专家分工 + 多端触达。
企业知识中枢
制度 / 合规 / 产品知识库，自然语言问答、引用溯源、权限可控
文书与报告自动化
纪要、周报月报、汇报材料、公文与尽调初稿自动成稿，人工审校把关
客户经营与财富服务
客户经营助手，合规边界内辅助画像解读、配置素材与话术，全程留痕
信披与监管报送
公告要素整理、口径比对、初稿排版，生成内容显式 / 隐式标识
研发与运维提效
代码理解、SQL 生成、文档撰写、测试用例，技术规范沉淀为团队技能
内部办公与知识运营
全员文档问答、摘要、翻译润色、定时任务与部门最佳实践共享
小步快跑，
数据说话
AI 转型不需要毕其功于一役的宏大工程，更需要「小步快跑、数据验证、持续迭代」。
SCENE SELECTION · 场景选择四标准
01
高频发生，提效价值可反复兑现
02
有标准答案 / 可验收，便于评测把关
03
数据就绪，可获取、可整理
04
风险可控，出错可回退
RHYTHM · 建设节奏「三个一」
- 01
一个冷启动场景约 1 个月
快速部署平台，首个场景上线并建立评测基线
- 02
一批推广场景2–3 个月
扩展到 3–5 个部门级场景，沉淀首批技能与专家
- 03
一套运营机制半年度
用量、成本、质量、治理四类指标常态化运营
ROI · 投入产出评估
效率提升 单篇纪要 / 报告耗时、任务自动化率
质量与一致性 文档返工率、口径一致率、评测通过率
知识沉淀 知识库规模与更新率、问答采纳率
响应速度 知识获取时长、任务交付时长
成本与治理 单位任务成本、审计完整率
从一台机器，
到全栈集群
不同 IT 条件都能装得下，同一套能力与数据模型，从小规模起步平滑扩容。
桌面形态
个人 / 小团队快速体验、离线办公
单机服务
Docker Compose 一键起，内网试点
容器集群
Kubernetes 编排，规模化高可用
一体机
软硬一体交付，高合规、简化运维
已经，
在企业里跑起来了。
方法论不是纸上谈兵——这是我们在持牌金融机构落地实践的真实平台。
持牌金融机构 · 信托行业
麒麟AI平台
企业级 AI 能力中台与智能体工作台
作为持牌金融机构，以「平台化基座」路线建成企业级 AI 能力中台与智能体工作台：统一模型纳管、企业知识引擎、MCP 集成网关、技能市场，叠加桌面 / Web / IM / CLI 多端智能体工作台。全程私有化部署，数据不出域，安全合规内建于架构。
- 40+ 上游模型统一纳管 · 模型无感替换
- 企业知识引擎 + RAG，答案可溯源
- 24+ 工具执行引擎 · 多智能体协作
- 桌面 / Web / IM / CLI 多端触达
- 私有化部署 · 数据不出域 · 架构级安全合规
“已用真实生产环境验证：企业级 AI 用「平台化」方式落地，安全、可控、可持续——而不是再次拼装「模型 + 框架 + 工具」的零件堆。”
CONTACT · 商务合作
想把 AI 真正
用进业务里？
企业培训、一对一咨询、产品合作——从一封邮件开始。
- 商务邮箱
- hi@kunpengtalk.com
- 商务微信
- KunpengTalk
- 全网平台
- 搜「鲲鹏Talk」↗
