无问芯穹—数位人算力服务中心销售数字员工
整理客户信息、生成跟进建议、准备沟通材料，发送前由销售确认。
重点产品 · 企业数字员工
不是多一个聊天窗口，而是多一个能接活的数字岗位。
企业数字员工通过微信、网页或工作台接收任务，连接企业数据、业务工具、智能体框架以及 Claude、GPT、GLM、MiniMax、DeepSeek 等模型，按真实工作消耗算力。
先看工作，不先看技术
数字员工可以从四类岗位开始。
它不是替代整个部门，而是先承接边界清楚、材料可获得、结果能复核的一段完整工作。
经营助理数字员工
汇总经营信息、研究政策与市场、形成决策备忘和待办清单。
知识服务数字员工
在权限范围内检索制度、合同、SOP 与项目资料，回答时返回原文证据。
工业协同数字员工
连接设备、工艺、SOP 和研发资料，辅助排查问题并组织跨岗位协作。
一张图看懂
数字员工如何把一件事做完。
客户看到的是任务和结果；底层由数据、智能体框架、模型与算力共同完成。
工作入口
微信网页客户工作台业务系统
员工像给同事一样交代任务数字员工中枢
理解任务拆解步骤选择技能调用工具检查结果等待确认
智能体框架负责让多个步骤连续完成企业数据与记忆
制度与文档客户资料SOP任务记录
按权限检索，回答可追溯，记忆可管理国内外模型与算力
ClaudeGPTGLMMiniMaxDeepSeek
按任务质量、地域和预算动态选择企业数据怎么存
数据是数字员工的工作资料，不是随意塞进模型。
我们把原始文件、可检索知识、长期记忆和操作记录分开管理，让企业知道什么被保存、保存在哪里、谁可以使用。
原始资料
制度、合同、SOP、客户与项目文件保留在企业控制的存储或约定环境中。
检索索引
把允许使用的内容建立语义索引，数字员工先找到证据，再组织回答。
长期记忆
只保存经过授权的偏好、规则和已确认事实，可查看、导出、纠正或删除。
工作日志
记录任务步骤、模型调用、工具动作、人工确认与算力用量，便于复盘。
通俗理解
企业文件仍是“档案室”，检索索引像“目录卡”，长期记忆像“员工工作笔记”，工作日志则是“办事记录”。它们不是同一个东西，也不应该混在一起。
为什么要支持多个模型
数字员工选模型，像企业给不同任务安排不同专长。
客户无需每次手动切换。智能体框架可依据任务类型、数据地域、质量要求、响应速度和预算选择模型，并保留备用路线。
模型基座更适合的工作服务路线
Claude长材料理解、谨慎写作、复杂智能体任务海外路线
GPT通用多模态、工具调用、复杂任务协作海外路线
GLM中文任务、企业知识与国内场景国内路线
MiniMax中文交互、长上下文与多样化内容任务国内路线
DeepSeek推理、代码与成本敏感的批量任务国内路线
我们的智能体框架能力
不是把问题转发给模型，而是把工作组织起来。
模型负责理解和生成，智能体框架负责计划、记忆、工具、角色协作、质量检查和人工审批。
接收目标
理解结果、期限、材料和授权边界。
拆解任务
形成步骤，选择单智能体或多角色协作。
调用数据与工具
检索资料、运行工作流、连接业务系统。
模型路由
为每一步匹配合适模型和备用路线。
复核与确认
检查证据、质量和风险，关键动作交给人。
结果与沉淀
交付成果，记录纠偏并形成可复用技能。
算力如何变成持续收入
企业购买的不是一串额度，而是数字员工持续工作的燃料。
部署和培训让数字员工开始工作；每次阅读材料、分析问题、生成内容、调用模型和复核结果都会产生可计量的模型用量。任务越真实、使用越持续，算力消费越自然。
查看数字员工算力服务一项“客户跟进准备”任务
- 读取会议纪要与客户历史
- 分析意向、风险与下一步
- 生成沟通提纲与材料
- 确认由销售审核后执行
部署与治理
先确定岗位，再开通数字员工。
免费课程完成认知和场景筛选，顾问形成岗位、数据、模型、预算与验收方案；签约付款后开通服务并持续优化。
- 01选择真实岗位
明确谁使用、交什么任务、怎样算完成。
- 02配置数据与权限
确定资料来源、存储位置、可见范围和记忆规则。
- 03装配技能与模型
配置智能体流程、业务工具、国内外模型和预算。
- 04试运行与验收
用真实任务检查质量、证据、异常和人工责任。
- 05持续运营
查看用量、纠偏记录，逐步增加岗位能力。
场景评估