TK Dance · 企业级 AI 基础设施

值得信赖的智能体 AI，依序构建。

我们构建企业智能体运行所依赖的基础设施——智能体就绪的数据、经过验证的模型接入、受治理的执行——并让每一层都可问责。

探索平台 了解我们如何验证

智能体很少是因为智力不足而失败。

问题出在它们的底层。依次是三件事。

数据没有准备好。

文档、表格、图表和录音都是写给人看的。把它们当作扁平文本交给模型，结构、上下文与出处都会丢失——智能体只能在碎片上推理。

模型并不是你付费的那一个。

上游会偷换模型、降低档位，或经由消费级账号转发。请求不会报错，响应里也没有任何迹象告诉你。

执行缺乏治理。

能力在一个个对话里各自生长。没有人说得清谁、用哪些数据、花了多少成本运行了什么——事后也无从追溯。

TK Dance 构建智能体之下的三个层次，并让每一层都可验证。

了解这三层如何组合成一个金融投顾智能体
平台

一个平台，三款产品，底层一个信任层。

DataSeq 负责准备数据，TokenSeq 提供经过验证的模型接入，AgentSeq 负责运行并治理工作。信任层——验证、溯源、留存、计量、审计——不是任何单一产品的功能，而是它们共同立足的地基。

智能体就绪数据

DataSeq

把文档、表格、图像和录音转化为语义完整的知识单元——结构化、相互关联，并可追溯到确切的原文位置。

深入了解 DataSeq → Token 即服务

TokenSeq

一个 API 覆盖文本、图像与视频模型。一个密钥、一份余额、一张账单——并持续证明：你调用的模型，就是实际运行的模型。

深入了解 TokenSeq → 智能体协作与治理

AgentSeq

让你的知识、记忆与现有智能体在同一个平台上协同工作——员工使用、团队运营、企业治理。

深入了解 AgentSeq →
信任层

五件我们能够证明、而非只是承诺的事。

01

模型验证

盲测能力、上游溯源检查与篡改探测持续运行。未测试的项目绝不会报告为通过。

TokenSeq

02

数据溯源

每个知识单元都指向它的出处：文档为页面与区块坐标，音视频为时间戳。

DataSeq

03

留存控制

文本从不落盘，只保留计费元数据。生成的媒体存放在我们自有的存储中，留存期可配置，到期可验证。

TokenSeq

04

计量完整性

先报价、再扣费、后调用上游。一个订单对应一条账目；价格与倍率快照写入记录；生成失败全额退款。

TokenSeq

05

治理与审计

谁运行了哪个任务、使用哪些能力、依据谁的授权、花了多少成本——全部记录在案，可追溯。

AgentSeq

问题所在 上游可以悄悄做的事 把名称背后的模型换掉 提供低档位或量化版本 经由你从未同意的中转转发 用消费级订阅账号池提供服务 少报或多报 Token 用量 HTTP 200 · 响应里看不出任何异常 检查项 · 持续运行 盲测能力 相同问题、固定随机种子、覆盖每个渠道。 持续加固，直到最强的模型仍有余量。 上游溯源 官方 · 云托管 · 中转 · 消费级账号池—— 由我们的探测来识别，而非看它自称是什么。 行为与用量指纹 每个模型的延迟与吞吐基线； Token 计数规律；拒答与文风。 判定结论 相互独立的证据维度 中转、降级与来源分别 独立判定。薄弱的证据 无法洗白确凿的发现。 三种可能的结论 通过——每个维度都有证据 存疑——发现问题并据此处置 无结论——如实报告 未测试 ≠ 测试通过 处置动作 评分、调度、执行 综合能力、性能、可靠性 与验证的加权得分。 未测试的维度会被剔除， 绝不按默认通过处理。 接入 评测 列表 检查 定时 · 重复 未通过检查的渠道会被自动 下线——恢复后，也能 自动重新上线。 每一步都有记录 · 智能体与人走同一条路径 报告长什么样 · 示意 验证报告 渠道 upstream-02 · 模型 frontier-text-01 · 17 项检查 · 按需运行 ● 通过 上游识别为 云托管部署 与合同约定的来源一致。各维度探测结果相符。 来源 ✓ 中转 ✓ 降级 ✓ 得分 渠道质量99 性能88 模型能力93 未测试的维度在评分前已剔除 分项 数学12 / 12✓ 代码11 / 12✓ 指令遵循12 / 12✓ 工具调用10 / 12✓ 抽象推理11 / 12✓ 延迟基线在区间内✓ 每一项都带有实际成本 · 错就是错 报告内容与数字仅作示意。真实报告按渠道、按每次运行生成。 密钥仅使用一次 · 不存储 · 不记录日志
验证报告 · 重绘 · 数字仅作示意
了解信任层
这套序列如何组合

一个由三层共同构建的金融投顾智能体。

一个具备反思能力的主管智能体，统筹面向结构化与非结构化数据源的数据智能体，以及负责归因与敞口分析的分析智能体。知识与记忆来自 DataSeq，前沿模型经由 TokenSeq 接入，整体在 AgentSeq 内运行并受其治理。覆盖范围：A 股、港股、美股的股票；加密货币；固定收益。

客户 AgentSeq 运行时 · 治理 DataSeq 知识 · 溯源 数据源 投资者 · 顾问 · 组合经理 Web · IM · API 入口 AgentSeq 主管智能体 规划、委派、汇总 反思 规划 记忆 偏好 · 持仓 · 历史决策 · 对话 个人 账户 会话 技能 标准化分析，跨任务复用 业绩 归因 敞口 子智能体 结构化数据智能体 价格、持仓、基本面、 链上与债券市场数据 SQL · 时间序列 非结构化数据智能体 披露文件、研究报告、公告、 会议记录 知识网络 · 检索 分析智能体 个股表现、业绩归因、 组合敞口 调用技能 治理 谁运行了哪个任务 · 依据谁的授权 · 使用哪些能力 · 花了多少成本 组织 · 权限 · 配额 · 审计 TokenSeq 前沿 模型 一个 API 保真度已验证 已计量 文本 · 图像 · 视频 留存控制 模型验证 计量 DataSeq 知识网络 业务对象、事件与主题链接到其来源单元——每个单元都可追溯到页码、区块或时间戳 市场结构 指标 标的 公司事件 行业 宏观 策略 监管 数据平台 多模态解析 → 知识单元 → 文档树 ETL 建模 解析 分块 溯源 文档 → 页面与区块坐标 · 音视频 → 时间戳。任何一个答案，都能回到它的出处打开查看。 知识单元 · 文档树 · 来源位置 股票 A 股 · 港股 · 美股 固定收益 债券市场 加密货币 行情 · 链上 披露文件 年报 · 中报 研究 券商 · 自研 会议记录 通话 · 转录 公告 交易所数据源 模型调用 知识检索 任务 / 数据流
金融投顾智能体 · 架构 · 重绘
查看解决方案
部署
01

云端

运行在我们的多区域边缘网络与共享上游池之上。订阅制，无需自行运维基础设施。

02

专属部署

在我们的平台上拥有你自己的环境，支持白标品牌与隔离会话。

03

自托管

部署在你自己域内的网关。渠道、账号、数据与密钥都不会离开你的域。

合作伙伴

在我们的网关上构建你自己的 AI 服务：白标站点、多域名、按分组定价、自有计费。

合作伙伴 →

构建在一条可自证的供应链之上。

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