AgentSeq · 智能体协作与治理

从员工能用，到企业能运转。

差距不在模型，而在一套能长期运转的组织机制：能力停留在一个个对话里；知识进入模型却无法持续携带上下文；现有智能体彼此孤立；管理者说不清谁用了什么。AgentSeq 把入口、任务、能力与治理连成一个持续运转的系统。

四个层次

  • 入口Web 工作台、IM 渠道、开放 API。
  • 任务即时与定时任务、状态、结果交付；面向长时间运行与可恢复工作的持久任务管线。
  • 能力模型、技能、知识库、记忆、连接器、子智能体——在授权范围内被发现并调用。
  • 治理组织、权限、配额、安全、审计、运营数据。
你已经拥有的 现有智能体 历经多年积累，各有 各自的工作方式 知识与文档 政策、产品、项目、 专业内容 业务记忆 决策、偏好、进行中的 客户与项目 模型与系统 模型 API、IM、门户、 业务应用 资产留在原处。 AgentSeq 负责连接、组织 并交付它们。 智能体如何接入 Skill A2A ACP 封装 · 管理 · 连接 AGENTSEQ · 四个层次 01 · 入口 员工与系统从这里开始 无论哪个渠道，只有一个入口。员工看不到背后的管道。 Web IM API 02 · 任务 目标如何变成可执行的工作 面向长时间运行、异步且可恢复任务的持久管线。 即时 定时 已交付 03 · 能力 任务可以调用什么——在授权范围内 从能力目录中发现；按任务、按调用方组装。 模型 技能 知识 记忆 连接器 子智能体 沙箱 大脑 · 双手 04 · 治理 企业如何管控、观测与改进 不是一份上线清单，而是持续运转的闭环。 登记 授权 执行 记录 观测 审计 调整 谁运行了哪个任务、依据谁的授权、调用了哪些能力、花了多少成本——以及如何追溯。 组织 · 权限 · 配额 · 安全 · 审计 四项原则 01 自主与编排 并存 通用型与专家型智能体各取 所长，在同一任务中协作。 02 协议优先， 多种运行时 Skill 与 A2A 扩展原生运行时； 其他运行时通过 ACP 调用。 03 大脑与双手分离 智能体负责推理与协调；沙箱 负责执行代码与工具。二者可 独立扩展。 04 状态存于进程之外 会话、记忆、任务状态与 工作区不因单次运行而消失—— 这是长时间运行任务的基础。 员工看到 一个入口、清晰的状态、可持续使用的结果。 平台负责 组装上下文、选择能力、协调、汇总。 管理员掌握 谁、做了什么、花了多少——事后如何追溯。
AgentSeq · 四层平台 · 重绘

四项原则

  1. 自主与编排并存。通用型与专家型智能体各取所长，在同一任务中协作。
  2. 协议优先，多种运行时。Skill 与 A2A 扩展原生运行时；其他智能体运行时通过 ACP 调用。
  3. 大脑与双手分离。智能体负责推理与协调；沙箱负责执行代码与工具。二者可独立扩展。
  4. 状态存于进程之外。会话、记忆、任务状态与工作区不因单次运行而消失。

任务如何运行

设定目标 → 划定边界（组织、成员、授权）→ 组装上下文（知识、记忆、业务数据）→ 选择能力 → 协同执行 → 汇总 → 交付到 Web、IM 或业务系统 → 记录状态、用量与审计。

用户看到

一个入口、清晰的状态、可复用的结果。

平台负责

组装、选择、协作、汇总。

管理员掌握

谁、做了什么、花了多少，以及如何追溯。

知识与记忆

知识回答企业知道什么；记忆回答这项任务延续什么。两者都在组织边界之内进入任务上下文：知识按组织、成员与业务领域划定范围；记忆——个人、团队、组织、按业务对象——依据任务主体与授权写入和读取。知识可由 DataSeq 提供。

接入你现有的智能体

如果这项能力……路径它将成为……
边界清晰、可标准化Skill能力目录中的一项企业技能
专业化、可自主运行A2A在复杂任务中协作的托管子智能体
本身已是完整服务ACP授权用户可直接调用的平台智能体服务

运营与治理

团队控制台把组织、能力、资源、活动与风险呈现在同一块屏幕上——不同角色关注不同的问题（业务负责人、管理员、IT、安全审计）。治理是一个闭环：登记资产 → 授权 → 在边界内执行 → 记录 → 观测 → 审计 → 调整策略——然后回到起点。

AgentSeq 团队控制台 · 重绘 · 理想化的示意数据

解决方案蓝图

企业研究与知识服务

在授权知识范围内完成研究、问答与内容生成。

专家智能体协同

现有智能体保留各自的工作方式，以托管子智能体的身份加入复杂任务。

业务系统内的智能体能力

门户与工作流通过开放 API 创建任务，无需自建智能体平台。

开始落地

资产盘点 → 场景选择 → 方案设计 → 集成 → 试点 → 持续运营。

部署形态、模型接入、数据边界与运维责任一并设计，而不是照搬模板。