场景一
3层
专家知识蒸馏
「经验是组织最宝贵的财富 —— 复制专家经验，带来组织活力。」
传统做法
数月
专家经验留在脑子里 / 个人文档；新人靠口口相传，骨干离职即流失。
CircleBot 落地
持续沉淀
专家流程结构化为 Skill + Wiki，组织共享记忆，越用越懂业务。
AI 协同做了什么
- 对话采访专家、提炼方法论
- 自动整理为 Schema / Wiki / Raw 三层知识
- 团队成员一句话复用专家流程
- 新人入职即带「集体大脑」上岗
知识体系沉淀，组织共享记忆
0 类Agent 协同
0 种部署形态
0+主流大模型
不出域数据闭环
全量审计追溯
0 周POC 周期
现状与挑战
AI 价值，被三大障碍挡在门外
技术狂欢之后，政企落地仍隔着「安全 · 集成 · 复杂度」三道关口 —— 通用 AI 工具回答不了「能不能进内网、能不能干活、能不能管控」。
01 · 数据安全红线
数据不敢动
公有云 AI 强大，但涉密数据不能出内网
政务、安平系统数据不能上云，导致大量 AI 能力「看得见、用不上」。数据不出域是底线要求。
要害
AI 能力被「数据红线」挡在门外
→ 私有化
02 · 业务两张皮
系统不通
通用 AI 只能聊天，无法对接 OA / 数据库 / 业务系统
AI 是 AI，业务是业务，中间隔着一条鸿沟。无法调用内部工具和系统，是「能聊不能干」的根源。
要害
AI 与业务系统之间隔着一条鸿沟
→ 能干活
03 · 单 AI 搞不定
任务太复杂
跨系统数据协同、审批流程，单个 AI 根本做不了
复杂任务需要多步骤规划、多系统访问、结果校验。需要多智能体分工协作，加上完整治理链条。
要害
复杂任务需要多智能体协同 + 治理链条
→ 可治理
急需一个能 同时 解决这三类问题的平台
CircleBot = 三位一体
可私有化部署 + 多智能体协同 + 安全调用内部工具
为严苛的政企环境而生，让 IT 部门敢把 AI 放进内网。
PRIVATE
私有化
数据不出域 — 政企客户的底线
所有代码、数据、模型都在你的机器上。
本地部署数据安全合规可控
PRODUCTIVE
能干活
执行命令 · 操作文件 · 跑脚本
调数据库、连业务系统、生成结构化结果 —— 把事做完。
自动执行工具调用结果输出
GOVERNED
可治理
权限 / 审批 / 审计三位一体
谁用、用什么、做了什么 —— 全部可控。
RBAC 权限操作审批全量审计
三者缺一不可 —— 这是 CircleBot 与 AI 对话框 的根本区别
解决方案
聚焦四类行业方案，由统一产品能力支撑
行业方案按场景预置 Skill 与工作流；产品能力是横向能力底座，所有行业方案共享。
政协履职
提案 · 调研 · 协商 · 监督
覆盖提案分类转派、跨网数据整合、多视角观点聚合、民生热点监测四大场景。
- 提案自动分类与责任部门智能匹配
- AI 跨网络抓取政策与社情民意
- 协商议政争议焦点实时提炼与共识图谱
- 民生诉求实时分析与风险预警
政企通用办公
公文/合同 · 跨系统数据 · 内网运维 · 工单舆情
把通用 AI 工具升级为「数字员工」：跨系统拉数据、起草公文/合同、辅助内网运维与工单分析 — 同等适配政务部门与大型企业内部 IT。
- 起草公文 / 合同 / 简报 / 调研报告
- 跨部门 / 跨业务系统拉数据，自动出报表
- 政务云 / 企业内网运维异常根因分析
- 12345 / 客服工单 / 民生热线舆情分析与分派
公安警务
数字警员 · 跨域研判 · 安全审计 · 涉密内网
中枢管控 + 敏捷执行：警综 / 综查 / 视频云一句话联动研判，民警终端 Runner 化身「数字警员」 — 全程涉密内网闭环、可解释审计。
- 警情 PDCA 闭环研判（查人 / 查车 / 关系网）
- 警综 / 综查 / 视频云跨域感知与融合
- Skill 全生命周期分级管控
- 全链路可解释审计与回放
AI 教学实训
平台 · 课程 · 实训中心 · 就业
面向高校「人工智能+X」实验教学中心建设 —— 平-课-训-创-业一体化，AI Coding + AI 漫剧双实训，培养复合人才、直通名企岗位。
- 对接国家级「AI+X」实验教学中心政策
- 平-课-训-创-业 一体化现代产业学院
- AI Coding + AI 漫剧 工程级课程与实训中心
- 白盒能力画像，校企就业直通名企岗位
共用产品能力 · Product Capabilities
查看完整产品能力 →创新架构
Center + Runner 双层分离 · 多 Agent 协同
中心化治理与本地化执行解耦，让 AI 既能进内网干活，又能集中审计管控。
互联网
局域网
Center中心端 Center
Center · 应用 + 调度 + 治理
应用入口
全局任务调度引擎
中央安全管控与审计
算力与资源接入
Runner运行端 Runner
Runner · 本地执行 + 资源对接
Skill 执行
本机浏览器调用
本地文件资源应用
数据中台等其他资源
中心 ↔ 运行
分层解耦
数据流向
不出域闭环
本地执行
人机协同
多智能体协同机制
4 类 Agent 分工，复杂任务自动闭环
规
规划 Agent
拆解任务、制定计划
任务分解流程规划
探
探索 Agent
搜索 / 检索 / 取信息
信息检索数据获取
执
执行 Agent
调工具 / 执行操作
工具调用任务执行
验
验证 Agent
校验结果、纠偏复核
结果验证质量检查
协同示例
协同示例：分析政务云 A 节点的异常并生成修复报告
1
规划
拆解任务步骤
2
探索
获取日志数据
3
执行
运行根因分析
4
验证
校验修复建议
5
报告
生成结构化报告
场景演示
三个场景，看 CircleBot 如何让 AI 真干活
从「专家经验流失」到「集体大脑」，从「1 天写报告」到「30 分钟」，从「跨系统跑断腿」到「一句话出报告」——真实的工作场景，真实的效率跃迁。
场景二
32x提速
资料整理 + 复杂文档撰写
「从 1 天到 30 分钟 —— CircleBot 让工作效率「飞」起来。」
传统做法
1 天
海量非结构化文档逐份阅读、人工提炼、反复改稿；汇报材料常从零开始。
CircleBot 落地
30 分钟
AI 自动整理批量文档、生成结构化摘要 + 报告初稿，人工只做关键审校。
AI 协同做了什么
- 上传一批文档，AI 自动批量整理
- 结构化摘要 + 关键事实抽取
- 按指定模板生成 Word / PPT / Markdown
- 在线追问与多轮迭代到终稿
1 天 → 30 分钟，效率指数级提升
场景三
N→1整合
跨系统数据协同
「跨系统数据抽取与综合分析 —— 打破传统信息化数据应用壁垒。」
传统做法
数天
提需求 → 等接口 → 跑 SQL → 拼 Excel；每个数据问题都是一次跨部门协作。
CircleBot 落地
分钟级
Runner 直连数据库 / 文件 / API，多 Agent 拉取并融合数据，一份报告出炉。
AI 协同做了什么
- Runner 直连 SQL / API / 文件
- 多 Agent 协同抽取异构数据
- 自动清洗、关联、可视化
- 结构化报告 + 结论建议
多系统数据统一为一份报告
真的接得通
不是 API 调用模拟器 —— CircleBot 原生支持 关系型 · MongoDB · HBase · Elasticsearch · Redis， 在内网完成数据接入与审批闭环。
CircleBot · 数据中心
5 类数据源
数据接入概览
这只是冰山一角 ——真实落地客户已跑通运维 / 公文 / 数据分析等十余个场景。
五大差异化优势
为什么政企客户选 CircleBot
不是 AI 对话框，而是企业级的协作平台。
01
私有化部署
政企客户的入场券
数据不出内网、不出机房；很多竞品过不了政企客户的安全审查。
02
能干活 · 能交付
AI 数字员工
执行命令、操作文件、连数据库、跑脚本 —— 把事做完。
03
多智能体协同
复杂任务自动化
规划/执行/验证 Agent 分工协作；一句话指令，跨系统拉数据出报告。
04
可治理可审计
企业级安全底线
RBAC + 操作审批 + 全量审计；让 IT 部门敢把 AI 放进内网。
05
持续知识沉淀
越用越值钱
三层知识体系（Schema/Wiki/Raw）+ 组织共享记忆，越用越懂业务。
VS · 类 OpenClaw 应用
核心差异一览
对比维度
类 OpenClaw 应用
CircleBot
定位
AI 对话工具 / 个人助手
企业级 AI 协作平台
部署过程
联网部署为主
私有化 / 离线部署
与业务系统对接
弱，主要靠插件
强，原生支持 SQL 直连 / 命令执行 / 文件操作
Skill 扩展
开源社区 + 个人自建
系统级 Skill 包（已审计）+ 企业自建 Skill 仓库 + 行业预置 Skill 叠加
治理与审计
几乎没有
RBAC 权限 + 操作审批 + 全量审计
数据安全
数据出域
数据不出域
记忆沉淀
个体记忆
组织共享记忆
知识沉淀
无默认内置知识库
默认集成
运维支持
线上客服
本地化团队 + 定制化服务
差异不在“能不能聊”，而在 能不能进内网 · 能不能干活 · 能不能管控 · 能不能持续沉淀
部署与集成
三种部署形态，多 IM 原生集成
从 POC 一键启动到生产级 Runner 集群，从钉钉到政务微信，按你已有的 IT 节奏推进。
集成能力
在熟悉的 IM 与系统里使用 AI
支持 RESTful API · Webhook · SDK 灵活接入
钉钉已支持
消息通知 · 对话机器人，员工在钉钉里直接与 AI 对话。
政务微信实施中
第三方应用模式嵌入。
企业微信 / 飞书规划中
近期版本支持，与现有 IM 平台原生对接。
API / Webhook / SDK已支持
RESTful API + Webhook + SDK 灵活集成。
政策机遇 · 国家战略指引
CircleBot 与国家政策方向高度契合
“十五五”规划 + “人工智能+”行动 —— 从政策导向到落地路径的端到端能力对应。
“探索构建精准识别需求、主动规划服务、全程智能办理的政务服务新模式”
—— 《十五五规划纲要》第十六章 · 数智化政务服务
2025.08
关于深入实施'人工智能+'行动的意见
国发〔2025〕11 号
安全稳妥有序推进人工智能在政务领域应用
2025.10
二十届四中全会《十五五规划建议》
中央全会通过
全面实施'人工智能+'行动，加强 AI 同社会治理相结合
2026.03
国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要
全国人大审议通过
安全稳妥有序推进政务领域人工智能大模型部署应用
国家政策方向 → CircleBot 能力对应
政策
政务大模型部署
能力
私有化
政策
安全稳妥有序
能力
治理审计
政策
主动规划智能办理
能力
多 Agent
政策
跨部门数据共享
能力
跨系统协同
政策
通用 + 专用模型
能力
Skill 体系
三个核心记忆点
一句话讲清 CircleBot
走完这一页，记住这三件事 ——下一步，看 Demo 或申请 POC。
01
Q.01是什么
一个企业级的多智能体平台
私有化部署 · 多 Agent 协同 · 安全调用内部工具 —— 三位一体，专为政企严苛环境而生。
02
Q.02能做什么
模拟人在电脑上完成复杂工作
通过执行命令、编写程序、调用业务系统，完成复杂材料撰写、跨系统数据分析、运维处置等需在电脑上完成的工作。
03
Q.03有什么差异
更安全 · 可审计 · 知识共享
AI 应用更安全、使用过程可审计、组织知识可共享 —— 让组织既有管控、又能干活，是企业 AI 落地的最后一公里。
这就是长期记忆
不止是会话上下文 —— CircleBot 把记忆拆成 5 类（事实 / 决策 / 偏好 / 指令 / 全域），支持组织共享、Agent 隔离、定时整理。
CircleBot · 智能记忆
7 类记忆模块
5 类分类 · 颜色标签
CircleBot 不是 AI 对话框， 是能进内网、能干活、能协同、有治理、有本地化服务的企业级 AI 平台。
其他能力 · Other Capabilities
围绕 CircleBot 的扩展生态
这些产品已存在于灰核 AI 体系内，可独立使用，也可与 CircleBot 联动； 通常作为 CircleBot 的补充模块出现。