听起来很熟悉？
AI 带来的机遇是真实的，但阻碍同样真实。
您的团队正被繁琐的手工工作淹没
决策逐案人工处理。报告手动导出并发送邮件。数千份申请靠人工筛查。您的员工很忙碌，却并不高效。
数据不能外流，现状也不能再继续
监管机构要求审计轨迹，管理层要求数据隐私。可电子表格和邮件同样不合规。您需要能在自己边界内运行的 AI。
您的系统彼此并不互通
这里是 ERP，那里是电子表格，中间还夹着一个遗留工具。没有人掌握全貌。AI 智能体的能力，取决于它能触达的数据。
您可以构建的场景
真实的应用场景，真实的成果。人来主导，AI 来增效。
问题我们是否应该与一家新的物流供应商签订 3 年合同？
- 法务审阅合同条款
- 财务核对价格与业务量
- 风险找出可能出问题的地方
选择委员会的讨论方式
区别在哪里每个人独立、同时作答，然后由主持人把各个答案合并成一条建议。
合同草案会自动续约 3 年，除非提前 12 个月通知，而且对反复延迟交付没有退出权。按现在的写法我不建议签。
报价比我们目前的承运商低 8%，但前提是达到最低业务量。按去年的业务量我们能超过，只是利润空间很薄。
这家供应商将承担我们大部分货运。其主枢纽一旦出问题，我们的发货可能停滞数天。
只有在修改后才签：反复延迟后的退出权、更低的最低业务量，以及至少承担 20% 业务量的备用承运商。
可以签，但必须做三处修改
记录在案的异议: 财务可以接受备用承运商承担 15% 的业务量，而不是 20%。
需要审批: 小组阶段 综合
- 问题
- 我们是否应该与一家新的物流供应商签订 3 年合同？
- 建议
- 可以签，但必须做三处修改
只有白名单中的审批人才能做出决定。每一项决定都会写入审计账本。
区别在哪里正反两方分别陈述并互相反驳，由中立的裁判给论点打分并宣布胜方。
应该签。报价比目前承运商低 8%，运力保证覆盖我们的旺季。三年期可以锁定这个价格。
不应按现状签。三年只依赖一家供应商，没有退出权，也没有备用承运商，这是无法挽回的风险。
节省是确定的，备用承运商以后也可以再加。
问题就在“以后”。一旦签约，我们就没有筹码再要求退出条款了。
反方的论证更有依据。节省是真实的，但合同让它难以逆转。应先重新谈判退出条款和备用承运商。
签约前先重新谈判
裁决: 反方获胜。得分：正方 4/10，反方 9/10，依据是论证质量和证据，而不是表达得多么有力。
需要审批: 小组阶段 裁判裁决
- 问题
- 我们是否应该与一家新的物流供应商签订 3 年合同？
- 建议
- 签约前先重新谈判
只有白名单中的审批人才能做出决定。每一项决定都会写入审计账本。
区别在哪里专家各自独立估计，只看到匿名汇总，然后修正。轮次不断重复，直到估计值趋于一致。
第一年每 100 票货物中的延迟交付数。A：12。B：4。C：7。谁说了什么，没有人知道。
只看到匿名汇总（范围 4 到 12，中位数 7）后，各自修正。A：9。B：6。C：7。
分歧从 8 个点缩小到 3 个点。小组已趋于一致，无需第三轮。
第一年按每 100 票货物约 7 次延迟交付来规划。合同需要从每 100 票 5 次起计的延迟罚则，并在 12 个月后复查。
签约，并附延迟罚则和 12 个月复查
收敛情况: 两轮。分歧从 8 个点缩小到 3 个点。智能体之间的个人估计保持匿名。
需要审批: 小组阶段 综合
- 问题
- 我们是否应该与一家新的物流供应商签订 3 年合同？
- 建议
- 签约，并附延迟罚则和 12 个月复查
只有白名单中的审批人才能做出决定。每一项决定都会写入审计账本。
区别在哪里指定一个智能体去质疑正在形成的共识。其他智能体必须捍卫自己的立场，或者改变立场。
我建议签约。价格更低，供应商也保证运力。
假设第二年出问题：供应商的主仓库没了，我们又没有备用方案。我们的发货会怎样？
保证条款不覆盖仓库丢失的情况。您说得对。我们需要为一部分业务量配备备用承运商。
我可以加入一条：未达到交付目标时有权终止合同。这就解决了退出的问题。
这次质疑把结论从“签”变成了“有条件地签”：终止权和备用承运商。
签约，并附终止权和备用承运商
记录在案的异议: 风险仍然倾向于 12 个月试点，而不是 3 年期限。
需要审批: 小组阶段 综合
- 问题
- 我们是否应该与一家新的物流供应商签订 3 年合同？
- 建议
- 签约，并附终止权和备用承运商
只有白名单中的审批人才能做出决定。每一项决定都会写入审计账本。
区别在哪里一个智能体起草，其他智能体批评，作者修改。最终建议是修改后的版本，而不是第一稿。
签 3 年。比目前的承运商节省 8%。
节省取决于一个您没有提到的最低业务量。如果我们发货更少，就要为用不上的业务量付费。
初稿里没有备用承运商。
修订版：只有在最低业务量更低、且有备用承运商承担 20% 业务量的前提下才签 3 年。节省降到约 5%。
两条批评都已在修订中处理。仍有一项未决：法务还需要谈判退出条款。
退出条款谈妥后，签署修订后的条件
记录在案的异议: 法务：退出条款尚未谈妥。
需要审批: 小组阶段 综合
- 问题
- 我们是否应该与一家新的物流供应商签订 3 年合同？
- 建议
- 退出条款谈妥后，签署修订后的条件
只有白名单中的审批人才能做出决定。每一项决定都会写入审计账本。
区别在哪里问题被拆分成任务。智能体分头完成，由另一个智能体核验每项结果，核验后才算数。
任务 1：法务审阅续约和退出条款。任务 2：财务计算盈亏平衡业务量。然后由风险核验两项结果。
已完成。发现自动续约，且没有退出权。已附上建议的替代条款。
已完成。只要我们的发货量不低于去年的 85%，新报价就优于目前的承运商。
任务 2 已与去年的发货数据核对：正确。任务 1：建议的条款补上了漏洞。
两项任务均已核验。签约，并采用替代退出条款，最低业务量不高于 85%。
签约，并采用新的退出条款，最低业务量不高于 85%
任务状态: 计划 2 项任务，完成 2 项，由另一个智能体核验 2 项。
需要审批: 小组阶段 综合
- 问题
- 我们是否应该与一家新的物流供应商签订 3 年合同？
- 建议
- 签约，并采用新的退出条款，最低业务量不高于 85%
只有白名单中的审批人才能做出决定。每一项决定都会写入审计账本。
区别在哪里利益相互冲突的智能体通过交换让步达成协议，而不是由某一方获胜。
我要 3 年期限。它能保住 8% 的折扣。
我要 12 个月加续约选项。在供应商证明可靠之前不做长期绑定。
3 年期限，但如果准时交付率低于目标，12 个月后有权终止。
如果折扣从第一天起生效，我接受终止权和备用承运商。
如果备用承运商至少承担 20% 的业务量，我接受 3 年期限。
协议：3 年期限，未达交付目标时 12 个月后可终止，备用承运商承担 20% 业务量，折扣从第一天起生效。
按已商定的取舍签署 3 年期限
记录在案的让步: 财务接受了终止权。风险接受了 3 年期限。双方的让步均已记录。
需要审批: 小组阶段 综合
- 问题
- 我们是否应该与一家新的物流供应商签订 3 年合同？
- 建议
- 按已商定的取舍签署 3 年期限
只有白名单中的审批人才能做出决定。每一项决定都会写入审计账本。
这是一段模拟对话，用来展示每种方式如何运作。真实的委员会使用您自己的智能体、数据和规则。
更智能的决策，更快达成
多重 AI 视角依据您的明确标准评估每一个案例，再由人做出决定。每一条建议都附带理由并留有记录。
会思考的报告，而不只是摘要
定时智能体从您的 ERP、CRM 和电子表格中提取数据，对照预测标记关键异常，并自动将按角色定制的洞察推送给相关人员。
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面向贷款、入职或采购的文档摄取、自动化资格审核和异常标记。每一项决策都由人审批，并留有完整审计轨迹。
规模化筛查，无需增加人手
AI 辅助筛查申请、候选人或潜在客户，依据您的标准打分。您的团队只需审阅入围名单，而不必逐一审查每份申请。
工作原理
三个步骤，您始终掌控全局。
同一个 EDDI，三种运行方式。请选择信任边界所在的位置。
本地部署 / 物理隔离 · 您的数据中心
本地部署或物理隔离部署。一切都在您的数据中心内运行：您的数据源、身份提供方（Keycloak 或您的 OIDC IdP）、带有内置密钥保险库和 HMAC 签名、仅可追加审计账本的 EDDI 引擎、本地模型（Ollama 或 Jlama），以及 Manager 审批页面。没有通往 LLM 提供商的出站路径。由您自行运维。
- 运维方
- 您
- 数据所在位置
- 您的数据中心
- 离开边界的内容
- 不向 LLM 提供商发送任何内容；模型在本地运行
您的云 · AWS, Azure, GCP, OpenShift
部署在您自己的云中：AWS、Azure、GCP 或 OpenShift。在您的 VPC 或集群内运行：您的数据源、身份提供方（Keycloak 或您的 OIDC IdP）、带有内置密钥保险库和 HMAC 签名、仅可追加审计账本的 EDDI 引擎、托管在您 VPC 中的可选模型，以及 Manager 审批页面。边界之外只有您配置的 LLM 提供商，以及可选的用于审批的 Slack。由您或 LABS.AI 运维。
- 运维方
- 您或 LABS.AI
- 数据所在位置
- 您的云账户，位于您选择的区域
- 离开边界的内容
- 仅发往您配置的 LLM 提供商和渠道
由 LABS.AI 托管 · 位于欧盟、瑞士、美国或新加坡的专属实例
由 LABS.AI 在位于欧盟、瑞士、美国或新加坡的专属实例上托管。边界之内运行带有内置密钥保险库和 HMAC 签名、仅可追加审计账本的 EDDI 引擎，以及 Manager 审批页面。边界之外是：通过为您配置的连接器接入的数据源、向 EDDI 传递令牌的您的 OIDC 身份提供方、您配置的 LLM 提供商，以及可选的用于审批的 Slack。由 LABS.AI 运维，包括升级和安全补丁。
- 运维方
- LABS.AI
- 数据所在位置
- 您位于欧盟、瑞士、美国或新加坡的专属实例
- 离开边界的内容
- 仅发往您自己的系统，以及您配置的 LLM 提供商和渠道
- 逐案做决定
- 没有决策依据的记录
- 数据散落在第三方工具中
- 依据您的标准做出一致决策
- 每一步都记录在案、可解释
- 数据始终留在您自己的边界内
没有人点头，什么都不会发出
监督是平台内置的功能，而不是演示文稿里的承诺。由您决定哪些环节需要签批，EDDI 负责强制执行。
批准、拒绝与超时都会写入与决策本身相同的不可篡改审计账本。
为什么要设关卡，又为什么要少设：在一项对照研究中，三个具有约束力的人工决策关卡将 AI 辅助工作中的严重失误从 72% 降至 16%。但超过某个点后，更多的审核只会让人习惯性地机械批准。因此您可以按操作设置审批摩擦，让例行操作保持顺畅无阻。 查看研究 ↗
每个人都有自己的访问权限，而不是共用一个登录账号
EDDI 知道是谁在提问。智能体及其凭据归属于具体的人和团队，智能体的权限也可以严格限定在使用者本人获准执行的范围之内。
让智能体读懂您业务真正依赖的文档
合同、发票、扫描件、录音。您的团队可以把图片、PDF、音频和视频附加到对话中，通过上传、链接或直接来自您的系统，智能体就用收到的内容工作。知识库让每个智能体都能用上最新的手册、制度和网站内容：EDDI 会按计划抓取您的网站，并摄取您的 PDF、Word、Excel 和 PowerPoint 文件。
看看产品
EDDI Manager 是您的团队构建智能体、运行顾问委员会和保管密钥的地方。以下都是真实界面，而非效果图。
为什么选择 EDDI
生产级 AI 编排。核心是开源技术，外围是企业级支持。
久经考验，而非实验性产品
自 2006 年持续开发至今，2018 年起开源。20,000+ 测试。OpenSSF 最佳实践金级徽章。这是生产级基础设施，而非初创公司的 MVP。
正常运行时间与响应速度均有保障
企业级 SLA，承诺正常运行时间、响应速度和问题解决时限。您的 AI 智能体承担关键任务，我们也以此标准对待它们。
您创造价值，我们运维平台
部署、扩展、监控和更新全部交由我们处理。您的团队专注于业务问题，而不是基础设施。
每一项决策都记录在案且不可篡改
具备加密完整性的不可变审计轨迹。15+ 法规框架。合规源于架构设计，而非事后补救。
兼容您正在使用的任何 LLM
已经在运行本地模型？我们围绕它进行编排。EDDI 可连接 19 个 LLM 提供商，从 Claude、GPT 和 Gemini 到 DeepSeek、Qwen 和 Mistral，也可以是您自己硬件上的模型。开源，Apache 2.0 许可，无供应商锁定。
您的数据始终留在您的边界之内
自托管或主权云部署。未经您同意，数据绝不发送至第三方 API。内置 Vault 集成、OIDC 以及完整的 URL 验证。
开源还是托管？
平台是同一个。区别在于谁来运行，以及周围有什么支持。
经生产环境验证
UNIDO 面向全球南方的工业 AI 可信合作伙伴
LABS.AI 已被联合国工业发展组织 (UNIDO) 选定为面向全球南方的工业 AI 可信合作伙伴：这是对 EDDI 企业级就绪能力的独立验证。
了解更多合作详情 →值得信赖且经过认证
准备好亲眼见证了吗？
告诉我们您的应用场景。我们将基于您的数据，为您展示 EDDI 如何处理它，并提供个性化演示。
常见问题
我的数据会流向哪里？
不会流向您无法掌控的地方。EDDI 可以完全自托管在您自己的基础设施上、部署在主权云实例中，或运行于我们托管的欧盟云。除非您明确配置，否则您的数据绝不会接触第三方 API。每一次部署都包含一份不可变的审计账本。
这会取代我的团队吗？
不会。人来主导，AI 来增效。EDDI 智能体负责建议、标记和分析，但最终决策始终由人做出。我们为每一个工作流都设计了人工审核环节。您的团队会少做重复劳动，多做需要判断力的工作。
我们已经在运行本地 LLM。EDDI 会与之竞争吗？
恰恰相反。EDDI 不绑定任何 LLM，它围绕您现有的模型进行编排。您可以更换供应商、在多个模型之间级联以降低成本（该模式的已发表部署报告显示，在质量保持不变的情况下推理成本降低 31% 至 58%），或完全本地运行。EDDI 是编排层，而不是 LLM 本身。
概念验证需要多长时间？
一个聚焦的概念验证通常需要 2 到 4 周。最大的变量往往不是技术本身，而是把您的决策标准明确下来，并对接好数据源。坦白说，约 70% 的工作是对齐与数据准备，而非编码。
我们的数据分散在 SAP、Excel 和三个遗留系统中。EDDI 能连接这些吗？
可以。智能体通过 HTTP 调用、MCP 服务器和 OpenAPI 规范访问您的 API 与业务系统，凭据则由 Connections 负责管理，从组织级密钥到每位用户自己的 OAuth 账号均可。每一次合作的第一步，都是梳理您的数据版图并搭建相应的连接器。杂乱的数据是常态而非例外，我们早已为此做好准备。
我们的员工可以给智能体发送真正的文档，而不只是文字吗？
可以。图片、PDF、音频和视频都能通过上传或链接附加到对话中；知识库还可以按计划抓取您的网站或摄取您的文件，让每个智能体都基于最新文档作答。PDF 会自动抽取为文本，任何模型都能使用；图片则会路由到具备视觉能力的模型。附件受访问控制约束，并按租户设有配额，且会随对话一并删除，因此 GDPR 删除请求同样覆盖这些文件。