AI从业务里长出来,不是外挂上去的
企业只需定义业务逻辑,AI能力自动注入。你的系统第一天就有AI,不是后天贴上去的
六大核心特性
AI原生架构的核心能力
AI能力自动注入,不用额外开发
自动注入平台自动注入智能层和平台层,企业只需定义业务层。业务逻辑由企业定义,平台能力和智能能力由AI自动注入,企业无感。
AI深度理解你的业务规则
深度理解AI模型深度理解企业业务规则、审批流程、财务逻辑。不再是通用对话,而是懂你的业务助手。
不只是问答,能主动帮你办事
主动办理超越简单的问答交互,AI能够主动发起业务流程、自动填单、智能审批、预测风险,成为真正的业务参与者。
用得越久,AI越精准
越用越精准AI在使用过程中不断积累业务数据,自动优化模型参数,形成企业专属的智能知识库。越用越精准。
AI记住你的业务上下文
全链路感知AI能够记住长期业务上下文,理解跨部门、跨流程的复杂关联,提供连贯一致的智能服务。
数据不出域,决策可追溯
合规安全企业数据不出域,支持私有化部署。AI决策全程可追溯,符合企业合规与审计要求。Work/Code权限隔离,后端硬拦截。
三层自动注入
企业只需定义业务,平台自动注入平台层和智能层
01
天枢·智能层
MCP工具注册·AI技能定义·对话上下文关联·多模型适配(企业无感,自动注入)
02
天枢·平台层
MF微前端·权限守卫·数据中心隔离·工作流引擎(企业无感,自动注入)
03
天工·业务层
数据模型·页面交互·业务规则·审批流程(企业定义)
架构对比
传统外挂AI vs AI原生架构
| 对比维度 | 传统外挂AI | AI原生架构 | 提升效果 |
|---|---|---|---|
| 架构层级 | AI作为独立模块,通过API调用 | 智能层+平台层自动注入,企业只需定义业务 | 原生融合 |
| 业务理解 | 基于通用模型,不懂业务 | AI深度理解业务逻辑与流程 | 业务精通 |
| 交互方式 | 问答式机器人,被动响应 | AI主动感知、预测、执行 | 主动智能 |
| 数据流通 | 数据孤岛,上下文断裂 | AI工具全链路数据贯通 | 零断裂 |
| 进化能力 | 人工更新,版本迭代慢 | 知识反馈闭环,持续学习 | 自我进化 |
| 业务与智能 | AI是外挂模块,与业务割裂 | AI能力随系统一同生长 | 生而一体 |
| 代码归属 | 依赖AI厂商,无法自主 | 完整源码,企业拥有,可独立运行 | 自主可控 |
适用场景
AI原生架构的最佳实践场景
大型企业数字化转型
从零构建AI原生业务系统,避免传统架构的技术债务,一步到位实现智能化
零技术债务
数据安全敏感行业
私有化部署,数据不出域,AI决策全程可追溯,满足金融、政务等合规要求
合规可追溯
持续进化型业务
业务规则频繁变化,需要系统具备自我学习和自适应能力,越用越智能
自适应进化
