Context AI

一、Context AI 是什么

二、核心功能

1. 三大核心模块

2. 闭环运行流程

1. 连接工作：将企业数据、应用、工具与权限体系接入安全的 AI 代理运行环境
2. 上下文运行：AI 代理在企业现有系统内自主规划、调用工具并完成工作
3. 评估结果：通过运行轨迹、评分标准、人工标注等维度，衡量输出的质量、准确性、合规性与完整性
4. 积累学习：每次运行产生的反馈与数据都会反哺系统，持续优化 AI 代理与工作流

3. 企业专属能力

• 可量化的输出质量管控
• 带权限控制的上下文数据访问
• 沙箱环境 + 人工检查点的安全执行机制
• 人类专家全程参与的审核、批准与标注流程
• 一次性工作转化为可复用的标准化工作流
• 随运行次数持续提升的复合学习能力

三、定价与免费政策

四、通用使用流程

1. 访问官网提交合作申请，与销售团队沟通业务需求
2. 完成企业资质审核与需求评估，确定部署方案
3. 配置专属 Workspace，创建团队协作空间与角色权限
4. 通过 Engine 模块对接企业内部系统（数据库、CRM、ERP 等）与第三方工具
5. 在 Evals 模块定义业务专属的质量评分标准与审核流程
6. 部署并测试 AI 代理工作流，设置人工检查点
7. 正式上线运行，基于 Evals 反馈持续迭代优化 AI 代理

五、目标用户群体

1. 行业用户

• 半导体行业（关注生产速度、良率与吞吐量）
• 金融服务行业（关注准确性、合规性与信任）
• 咨询行业（关注研究、分析与输出质量）
• 电信行业（关注规模化部署、响应速度与服务质量）
• 公共部门（关注数据主权、安全与信任）
• 工业制造行业（关注产品质量、生产效率与安全）
• 企业运营部门（关注处理速度、准确性与审计追溯）
• 法律行业（关注内容精准性、引用规范与执业标准）

2. 企业内部角色

• 企业 IT 与数字化转型团队
• 业务流程负责人与运营经理
• AI 工程师与机器学习团队
• 数据分析师与业务分析师
• 合规与风控管理人员
• 法律、财务等专业职能部门人员

六、核心适用场景

1. 金融服务场景（文档重点示例）

• 退休规划：多场景建模、优化提取策略、匹配退休时间线与风险承受能力
• 投资组合再平衡：自动识别资产配置偏离、生成再平衡建议、避免情绪化决策
• 税务优化：发现税损收割机会、高效管理资本利得、通过智能时机策略最大化税后收益
• 风险管理：量化风险敞口、市场场景压力测试、分析波动性对持仓的影响

2. 跨行业通用场景

• 半导体：生产流程优化、良率分析、供应链调度
• 咨询：行业研究报告撰写、数据分析、客户需求调研
• 法律：合同审查、法律文书起草、案例检索与引用
• 公共部门：政务流程自动化、数据合规审查、公共服务响应
• 工业：设备故障预测、生产质量检测、安全合规检查

七、与同类产品的对比优势

1. 三位一体的闭环设计：区别于多数仅提供 AI 代理执行能力的平台，Context AI 将协作界面、执行引擎与质量评估深度整合，实现从工作发起、执行到优化的全流程闭环
2. 企业级原生安全：内置沙箱运行环境、细粒度权限控制与人工检查点，解决企业对 AI 代理数据泄露、越权操作的核心顾虑
3. 可量化的质量保证：通过自定义评分标准、运行轨迹追溯与人工标注机制，解决 AI 代理输出不可控、质量不稳定的行业痛点
4. 复合学习能力：每次运行的反馈都会转化为系统知识，AI 代理与工作流会随使用次数持续优化，而非一次性部署
5. 行业深度适配：针对半导体、金融、法律等 8 大核心行业的独特需求提供定制化解决方案，而非通用型工具

八、使用教程与市场评测

1. 使用教程

2. 市场评测

九、使用注意事项

1. 产品名称区分：务必区分 Context Bedrock 与亚马逊 AWS Bedrock，两者为完全不同的产品，前者是 AI 代理运营平台，后者是大模型托管服务
2. 数据安全配置：部署前需完成企业内部数据分级，明确 AI 代理可访问的数据范围与操作权限
3. 评估标准先行：上线前必须定义清晰、可量化的业务质量标准，避免 AI 代理输出不符合业务要求
4. 合理设置人工介入点：在高风险、高价值业务环节必须保留人工审核与批准步骤，不可完全依赖 AI 代理
5. 持续迭代优化：AI 代理的效果会随数据积累逐步提升，需定期回顾评估结果，调整评分标准与工作流

十、常见问题解答

1. 什么是 Bedrock？

   Bedrock 是 Context AI 推出的企业级 AI 代理平台，整合了 Workspace 协作层、Engine 执行层与 Evals 质量层，帮助企业将 AI 代理安全部署到真实业务工作流中并持续优化。
2. Workspace、Engine 和 Evals 如何协同工作？

   Workspace 提供人机协作的统一界面，业务人员在此发起任务并审核结果；Engine 负责连接企业系统，让 AI 代理在权限范围内执行任务；Evals 捕获所有运行数据与反馈，量化输出质量并反哺优化 AI 代理，三者形成完整的运营闭环。
3. Bedrock 如何连接企业系统？

   通过 Engine 模块提供的集成能力，可对接企业内部数据库、业务系统（CRM、ERP 等）、第三方工具与沙箱计算机，同时严格遵循企业现有的权限与管控规则。
4. AI 代理如何被评估？

   平台支持通过运行轨迹追溯、自定义评分标准、人工标注与评审反馈等多种方式，从质量、准确性、合规性、完整性等多个维度对 AI 代理的输出进行量化评估。
5. 人类如何保持对 AI 代理的控制？

   平台支持在工作流的任意节点设置人工检查点，所有 AI 代理的输出都需经过人类专家的审核与批准才能生效；同时人类可随时干预 AI 代理的执行过程，调整任务目标与参数。
6. Bedrock 可以在企业私有云（VPC）中部署吗？

   作为面向企业级的产品，Bedrock 支持私有化部署，可运行在企业自有的 VPC 环境中，满足数据主权与安全合规要求。