可信知识成为上下文
规范、制度、标准、项目资料和经验被组织为带来源、版本、权限和引用的知识对象。
让 AI 进入企业的每一次运行。
连接知识、模型、Agent、工具与业务系统,让 AI 真正进入企业运行。
企业知识、智能执行和真实业务不是三个孤立模块,而是一条连续的运行链路。
One relation, three operating roles.
规范、制度、标准、项目资料和经验被组织为带来源、版本、权限和引用的知识对象。
模型、Skill、Tool、Runtime 与 Authority 协同,让 Agent 在治理边界内完成真实任务。
项目、标段、构件、质检和试验数据形成全过程质量痕迹,并承接智能结果与业务动作。
从一句需求,到真正完成工作。
Cokazi 将模型、知识、工具、Skill 与企业系统组织成可治理的 Agent 工作环境,让 AI 不止回答问题,而是完成任务。
分析这个项目的质量问题,找到相关规范,并生成整改建议。
Ready to execute
让企业知识成为可信、可引用、可治理的 AI 上下文。
规范、制度、标准、项目资料与经验,不再只是文件目录,而是可检索、可引用、可版本化、可按权限使用的知识层。
Agent 仅获得当前任务所需的 Norm 上下文,引用保留来源、版本与访问边界。
让每一项工程质量都有据可查。
贯通项目、标段、构件、质检与试验数据,形成全过程质量痕迹、多人协同和可信交付。
把知识、判断与业务动作连成一条闭环。
选择一个固定问题,观察 NormWiki、Cokazi、Authority 与 QMSpec 如何在同一任务中协同。
固定问题、固定路径,仅替换最终证据与动作,确保现场演示稳定。
检查这份试验结果是否符合规范。
Result will appear here
一组可组合、可治理、可追踪的底层能力,支撑知识、智能与业务运行在同一平台上工作。
多模型接入、路由与兼容层
企业知识上下文与 RAG
任务理解、规划与执行
原子能力、函数与外部系统连接
可治理、可版本化、可复用的工作方法
受控执行、WorkInvoke、RuntimeRail
授权、审批、权限隔离
Artifact / Receipt / 可追溯交付
日志、审计、执行状态和失败可见性
不按行业堆砌场景,而从真实工作问题出发,连接知识、智能执行与业务系统。
把知识、智能和业务运行在同一条链路上。