托管式人工智能服务
快速使用由服务商运营的助手和自动化功能。
- 功能和连接器取决于所订阅的服务。
- 自动化在服务商的平台环境中执行。
- 模型属于服务商的生态体系。
- 记忆和工作空间由平台管理。
- 服务商负责平台治理和功能演进。
基本概念
智能体式人工智能,究竟是什么
人工智能智能体能够使用工具、查阅文档并连续执行操作以实现目标。其自主程度将根据客户的需求、规则和风险敞口共同配置。
接收目标和运行框架
任务、范围、可访问数据和成功标准均与客户共同定义。
使用获准工具
智能体只能访问其角色所需的应用、功能和凭据。
分析有用信息
智能体查阅获准文档和数据库，并整理执行操作所需的信息。
按设定的自主程度行动
智能体自主执行获准操作，仅在约定阈值触发时请求审核。
自动化长期流程
重复任务根据既定规则进行计划、监控和重新启动。
编排专业智能体
智能体可将子任务分配给多个专业智能体，并在同一流程中汇总结果。
与客户共同定义自主程度
目标是在可控、可观察、可调整的框架内实现尽可能高的自动化。
授权范围
工具、数据、操作、时段、数量和接收方均按照智能体角色进行配置。
基于风险的审核
客户决定哪些操作可自动执行、哪些需要批准以及哪些操作禁止执行。
安全与可追溯性
日志、警报、用量限制、停止机制和恢复流程均在设计阶段定义。
智能体基础设施
持续运行的智能体基础设施
ChatGPT、Claude 及其他托管服务已经提供先进的辅助与自动化功能。Danbwa 在此基础上增加适合组织的运营层：持续执行、业务集成、持久记忆、任务调度、安全规则以及对运行环境的掌控。
当前参考架构
Hermes Agent：开放且可扩展的智能体引擎
Hermes 能够将人工智能模型转化为持久运行、互联、可管理并融入客户流程的数字运营者。
在安全基础设施上持续运行
网关、定时任务和触发器可按照约定的服务级别运行在 VPS 或专用环境中。
模型可替换
可根据任务选择云端或本地模型，并配置备用切换机制。
持久记忆与技能
有用知识、偏好和可复用流程能够跨会话保留。
工具与业务集成
文件、系统、浏览器、消息平台、API、MCP 和内部应用可连接到同一流程。
多渠道访问
同一智能体环境可通过 Telegram、WhatsApp、Slack、Discord、电子邮件、网页或终端使用。
编排与隔离
可按照既定权限分离并协调多个智能体、配置档案、团队或项目。
开放式架构设计
Hermes 是我们当前的参考架构，而不是强制依赖。Danbwa 可根据实际情况选择 OpenClaw、未来兼容的引擎、特定组件或多种方案的组合。
Danbwa 负责运营的内容
架构、集成、权限、记忆、更新、连续性、控制机制以及系统演进。
与您的组织结构相匹配的架构
智能体、工具和交流内容可按用户、团队、部门、岗位、客户或项目进行组织，访问级别由我们与您共同定义。
私密对话
根据既定权限进行个人交流；管理员访问范围和日志记录方式将与客户共同明确。
共享空间
团队、部门或项目共同使用相同的智能体与知识库。
独立环境
特定客户、项目现场或敏感事项拥有专属隔离空间,与组织其余部分互不混淆。
预算管理
主动管理成本,而非被动承受
人工智能存在真实成本:模型调用、基础设施、管理时间投入。Danbwa 建立相应策略主动管理成本,而不是等账单出来才发现问题。
提前设定预算
按团队或用途设定消费上限,与您共同确定。
消耗情况追踪
清楚掌握谁在何种任务中使用了多少资源。
高端模型仅用于确有必要的任务
复杂或敏感的情形;其余任务使用更经济的模型处理。
视情况使用本地模型
无需支付调用费用,但需承担硬件、电力与维护管理的真实成本——我们会如实告知。
备用切换机制
当某一服务商暂时不可用或成本过高时,由另一模型接替运行。
降低对单一供应商的依赖
目的在于保障业务连续性,而不仅仅是为了价格。
韧性保障
即使网络连接有限,也能持续运行
在法属圭亚那、加勒比地区以及南美洲部分区域,网络连接并非始终稳定可靠。我们的架构从设计之初就考虑到这一点。
服务商间自动切换
当某一云服务不可用时自动启用。
本地模型作为备用
即便处于离线或网络不稳定状态,关键任务仍可运行。
任务排队与延迟同步
网络恢复后任务自动继续,不会丢失已完成的工作。
明确记录功能限制
让您清楚了解在网络受限模式下哪些功能可用、哪些不可用。
本地化与私有化人工智能:重新掌控您的数据
在您自主掌控的基础设施上运行模型,从根本上改变了您与数据之间的关系。
数据保存在受控基础设施中
部署在您自有场所,或与您共同选定的服务商处。
不依赖持续的云端连接
在网络中断或不稳定的情况下依然可用。
更好地掌控敏感信息
行政、技术、合同或其他需要限制访问的信息。
混合架构
日常或敏感任务使用本地模型,偶发的高要求任务则调用云端模型。
可自由更换模型或供应商
您的数据与流程不会被单一方案锁定。
用词精确
定制与培训:不同概念,不同实质
我们对以下术语的使用力求精确,因为它们在成本、周期与效果上代表着截然不同的现实。
用户培训
教会您的团队如何使用智能体并准确表达需求。
文档知识库
收集并整理您的文件,供智能体查阅引用。
RAG(检索增强生成)
智能体先在您的文件中检索相关信息,再据此作答,而非凭空生成。
业务技能与流程规范
为智能体设定精确指令,使其遵循您的既有工作方法。
结果评估
通过具体案例验证智能体的回应是否准确,再决定是否扩大部署范围。
微调(Fine-tuning)
针对您的数据对现有模型进行有针对性的调整,以适应特定应用场景。
模型完整训练
从零构建一个模型。这是一项与上述内容截然不同的重大工程,我们不将其作为标准服务提供。