Enterprise Agent Execution

# Beaver：企业 Agent 的执行与治理平台

Beaver 面向需要私有部署、过程留痕、结果验收和经验复用的团队。它不是一个普通聊天框，而是一套把对话、任务、工具、文件、技能、记忆、连接器和治理串起来的 Agent 执行平台。

看战略画布 看目标用户 看竞品分析
产品主线执行不是聊天
商业切口团队知识工作
核心壁垒复用技能与记忆
价值判断交付真实任务
痛点
企业 AI 试点经常停在“能回答”，但缺少任务状态、工具边界、证据链、验收和复用机制。
解法
Beaver 把用户请求变成可追踪任务，并让 Agent 在私有实例中使用工具、文件、技能和连接器完成工作。
价值
工作结果可验收，过程可审计，成功经验可沉淀，企业可以逐步形成自己的 Agent 能力库。
首战
先服务高频、跨工具、需要留痕和复用的知识工作团队，而不是泛化成所有人的聊天助手。
Positioning

## 产品定位与核心闭环

先把 Beaver 讲成一个完整的企业 Agent 工作操作系统，再拆分功能模块。

Beaver 的定位：为企业团队提供一个可私有部署、可追踪、可验收、可复用的 Agent 执行与治理平台。
01

### 识别

判断用户是在普通对话，还是交办一个需要持续完成的任务。

02

### 执行

按任务选择模型、技能、工具、文件和外部连接器。

03

### 追踪

记录工具调用、运行过程、子任务、产物和证据。

04

### 验收

用户明确选择接受、修改或放弃，结果不再默认正确。

05

### 沉淀

满意任务进入技能候选、草稿、审核、发布和长期记忆。

06

### 复用

类似任务自动获得更好的方法、上下文和执行路径。

Architecture

## 产品架构

产品战略分析之前，先明确 Beaver 的系统边界：入口统一、实例隔离、运行可治理。

入口与控制面

### 用户、身份、实例

- auth-portal：登录、注册、模型配置引导
- authz-service：账号和 backend 身份编排
- deploy-control：创建、配置、移除 app-instance
- router-proxy：按实例域名转发流量

→
用户实例

### 独立 App Sandbox

- Nginx 承接前端、API、WebSocket
- Next.js 前端承载工作台页面
- Beaver Backend 承载 Agent 运行时
- beaver-home 挂载配置、workspace、skills、runtime data

→
Agent 内核

### 执行、证据、复用

- engine：主 Agent 和子 Agent 统一运行内核
- coordinator：sequence / parallel / DAG 多智能体协作
- tools：内置工具与 MCP 工具
- skills + memory：技能学习与长期经验沉淀

Product Strategy Canvas

## 产品战略画布

基于产品战略画布，把 Beaver 的愿景、目标市场、价值主张、取舍、增长和护城河放在同一张图里。

1. Vision

### 让企业拥有可控的 Agent 工作系统

从“个人问答工具”升级为“团队可交付的 AI 工作流”。价值观是可控、透明、可复用、可私有部署。

2. Market Segments

### 先服务重复知识工作团队

第一细分：项目交付、运营报告、技术支持、研究分析等高频、跨工具、需要留痕和验收的团队。

3. Relative Costs

### 不打最低价，强调可控价值

Beaver 应走“私有部署 + 执行治理 + 复用资产”的高价值路线，而不是和通用 SaaS 聊天工具比低价。

4. Value Proposition

### 从回答到交付

Before：AI 输出散落在聊天里；How：任务化执行、工具证据、用户验收；After：产物可交付，经验可沉淀。

5. Trade-offs

### 明确不做什么

不先做大众聊天 SaaS；不先铺满所有连接器；不默认自动发布技能；不在无控制台前大规模启用敏感长期记忆。

6. Growth

### 销售驱动 + 试点转扩展

先通过高价值工作流试点进入客户，再从一个团队扩展到部门，最后以技能、模板、连接器和治理能力形成扩张。

7. Capabilities

### 需要补强的能力

工作流模板、证据叙事、Memory Control Center、Admin Health Console、连接器安全策略、技能评估门禁。

8. Can't / Won't

### 护城河来自运行闭环

单个聊天 UI 容易复制；难复制的是私有实例、任务证据、验收反馈、技能记忆沉淀和客户真实工作流数据。

Market Segments

## 市场细分：先找“任务足够痛”的团队

细分不是按行业硬切，而是按工作频率、工具复杂度、审核强度、私有部署要求和复用价值来切。

细分市场 | 典型组织与决策人 | JTBD | 痛点与障碍 | Beaver 产品适配 | 优先级
--- | --- | --- | --- | --- | ---
项目交付与咨询团队 中高客单价、多人协作、强交付节奏 | 项目负责人、交付总监、PMO、解决方案负责人 | 快速生成方案、周报、风险摘要、客户交付物，并持续修改到可交付。 | 材料分散、版本反复、过程难复盘，成功模板依赖个人经验。 | 任务闭环、文件、证据、验收、技能沉淀都直接命中。 | 第一优先级
企业运营与管理支持 周期性报告、跨系统信息整理 | 运营负责人、部门助理、业务分析负责人 | 把周期性信息整理成管理层能看的摘要、提醒和行动项。 | 重复工作多、信息源多、人工催办多，输出质量依赖熟练员工。 | 定时任务、通知、文件、连接器和验收反馈很适配。 | 第一优先级
研发与技术支持团队 日志、代码、文件、命令和排障 | 研发负责人、支持负责人、DevOps、技术 PM | 让 AI 帮忙分析问题、执行工具、整理证据和生成处理结论。 | 通用聊天无法安全执行工具，也缺少可审计的过程证据。 | 工具调用、任务时间线、多智能体协作和文件系统能力强匹配。 | 第二优先级
内部 AI 平台 / IT 团队 负责企业 AI 能力落地 | CIO、AI 平台负责人、信息安全、架构师 | 给业务团队提供可控、可私有部署、可治理的 AI 工作台。 | 担心数据、权限、工具、模型成本和外部系统副作用。 | 多实例、控制面、工具治理、技能审核和日志是购买理由。 | 关键买方，不一定是首个日活用户
销售 / 客成 / 增长运营 客户资料、跟进、邮件日历 | 销售运营、客户成功负责人、增长负责人 | 沉淀客户上下文，自动准备沟通材料、跟进提醒和邮件/日程动作。 | 需要连接外部系统，且外部写入风险更高。 | 连接器价值高，但必须先解决外部写入策略和安全沙盒。 | 第三优先级，适合连接器成熟后进入

User Personas

## 核心用户画像

当前画像基于项目资料与产品判断，尚缺真实访谈数据；后续需要用试点访谈校准。

交
Persona 1

### 林澈 · 项目交付负责人

画像：32-42 岁，管理 5-20 人项目团队，关注交付质量、客户反馈和团队复用。

JTBD：把客户需求、会议材料、风险和进度整理成可交付内容，并快速响应修改。

痛点：重复写方案；版本追踪困难；新人难复用资深顾问方法。

期望收益：更快产出交付物；每次修改可追踪；成功案例沉淀成模板/技能。

意外洞察：他不怕 AI 先给 70 分草稿，怕的是无法说明这 70 分从哪里来、后面如何改。

管
Persona 2

### 周予 · 企业 AI 平台负责人

画像：35-50 岁，负责内部 AI 工具、模型接入、合规和推广。

JTBD：给业务团队提供可控 AI 工作台，避免工具碎片化和不受控数据外流。

痛点：业务想快用，安全想慢审；通用 SaaS 难私有化；自研 Agent 工程成本高。

期望收益：私有部署、实例边界、工具审计、模型可配置、可逐步扩展。

意外洞察：他买的不是“模型能力”，而是可解释、可限制、可恢复的运行边界。

审
Persona 3

### 陈岚 · 技能与流程维护者

画像：28-45 岁，可能是 PM、运营专家、解决方案架构师或内部工具管理员。

JTBD：把成功工作方法变成团队可复用的技能，并确保不会引入风险。

痛点：优秀提示词散在聊天里；方法靠口口相传；自动化一旦错会被反复放大。

期望收益：候选、草稿、安全报告、评估报告、人工审核、版本回滚。

意外洞察：她不是追求“全自动学习”，而是追求“可控地把好方法发布出去”。

User Segmentation

## 行为分群：按使用深度和治理需求切分

同一个客户组织里会同时存在不同用户群。产品设计要把他们的任务和权限分清楚。

Segment A · 任务交付型用户

### 每天用 Beaver 产出内容和产物

行为：从聊天进入任务，上传文件，查看输出，要求修改，最终验收。

最看重：速度、上下文连续、产物质量、修改效率。

产品机会：工作流模板、任务卡、任务详情、文件预览、验收按钮、交付物导出。

优先级：Invest。没有这群人的已验收任务，Beaver 没有北极星。

Segment B · 治理运营型用户

### 负责部署、配置和风险控制

行为：配置模型、管理实例、看状态、查日志、限制工具、处理连接器故障。

最看重：稳定、边界、可恢复、可解释、成本可控。

产品机会：Admin Health Console、部署检查、连接器状态、工具策略、备份恢复。

优先级：Invest。企业试点能否扩展取决于这群人的信任。

Segment C · 复用建设型用户

### 把成功任务变成团队能力

行为：查看满意任务，生成技能候选，审核草稿，发布技能，观察复用效果。

最看重：质量门禁、版本管理、安全评估、是否真的减少重复工作。

产品机会：技能学习链路、Replay Eval、技能市场、复用指标、版本回滚。

优先级：Maintain → Invest。先跑出 accepted tasks，再强化复用建设。

Segment D · 外部系统自动化用户

### 希望 AI 直接进入邮件、日历和业务系统

行为：配置 Outlook/IM/CRM 等连接器，让 Agent 处理提醒、回复、日程和跟进。

最看重：少切换系统、主动触达、外部动作准确。

产品机会：连接器、定时任务、通知、外部写入确认、side-effect journal。

优先级：Defer for broad rollout。连接器成熟前只做受控试点。

Competitor Analysis

## 竞品分析：先看 Claw 类本地 Agent，再看通用平台

以下分析基于 2026-06-10 可查官方页面、公开仓库和本地架构对比资料。新增重点放在 QClaw、OpenClaw、Hermes Agent、Marvis 这类“常驻设备、跨渠道、有工具执行能力”的 Agent。

竞品 | 定位与入口 | 核心能力 | 相对 Beaver 的强项 | 弱点 / 空白 | Beaver 应吸收什么
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OpenClaw 本地优先、多渠道个人 AI 助手 | 官方定位是运行在自有设备上的 personal AI assistant；入口覆盖 WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、WeChat、QQ、WebChat 等多渠道。 | Gateway 常驻、渠道接入、设备节点、技能生态、桌面/移动 companion app、Canvas、daemon/onboard 安装体验。 | 产品触点极强，用户不需要先进入 Web 工作台；“从消息渠道直接让 Agent 做事”的心智清晰。 | 更偏个人助手和本地设备自动化；企业任务验收、证据链、PRD/运营类交付管理、技能审核发布流程不是主叙事。 | 借鉴 channel adapter、daemon/onboard、DM pairing、安全默认值、Canvas 产物预览；但 Beaver 主线仍应是可审核任务工作台。

QClaw / QuantumClaw
OpenClaw 产品化与信任身份路线

QClaw 相关项目把 OpenClaw 能力包装成更易用的本地 Agent；QuantumClaw 明确强调 self-hosted runtime、AGEX agent identity/trust、多消息渠道和 dashboard。

本地运行、Telegram/Discord/WhatsApp/Slack/Email 等渠道、持久记忆、多 Agent、内置工具、ClawHub 技能、Trust Kernel、成本路由。

把“个人 Agent 常驻 + 多渠道 + 低成本 + 技能生态”讲得非常完整，且身份/信任协议是有差异化的技术叙事。

仍偏个人/开发者运行时；企业团队协作、任务验收、实例治理、审计报告和技能审批链路需要额外设计。

借鉴 agent identity、pairing flow、memory dashboard、skills/search/install CLI；Beaver 应补上企业侧的角色、审批、证据和验收。

Hermes Agent
自学习、长期记忆的常驻 Agent

Nous Research 官方定位为“Grows With You”的开源 Agent；不是 IDE copilot，也不是单 API wrapper，而是住在服务器上的自主 Agent。

跨 Telegram/Discord/Slack/WhatsApp/Signal/Email/CLI，持久记忆，自动生成技能，自然语言 cron，隔离 subagents，Docker/SSH/Singularity/Modal sandbox。

自学习叙事最强，能把“越用越懂你、越用越会做事”讲成闭环；sandbox 和 subagent 体系也更像工程基础设施。

系统面广、入口多，商业团队理解成本较高；学习出来的技能如何被团队审核、发布、回滚，仍可被 Beaver 拉开差距。

借鉴 session search、user model、auto skill generation、cron、isolated subagents；Beaver 要坚持“学习候选 -> 草稿 -> 评测 -> 人审 -> 发布”。

Tencent Marvis / Mavis OS 级个人 AI 助手 | 腾讯官网将 Marvis 描述为 24 小时在线的 AI 助手，覆盖 Windows、macOS、Android，并强调手机操控电脑、本地模式文件 0 上传。 | 本地/端云协同模式、文件搜索与整理、图片和文档理解、电脑设置修改、手机远程接管、办公/游戏/情报监控等预置场景。 | OS 级入口和大众用户心智最强，直接嵌入“文件、应用、系统设置、手机远控”的日常电脑使用路径。 | 更像 C 端/个人效率助手；企业私有实例、审计、任务验收、跨团队知识复用和工程可扩展性不是当前公开表达重点。 | 借鉴 OS 文件/应用理解、手机接管电脑、隐私模式、预置任务场景；Beaver 可把这些能力企业化为“受控执行 + 审计回放”。
OpenHarness Agent harness 基础设施 | 更偏研究者、框架开发者和 Agent runtime builder；本地已有对比材料将其归为“基础设施路线”。 | Agent loop、工具、技能、memory、permissions、sandbox、swarm、gateway/channel 等基础模块。 | 工程概念完整，适合解释“LLM 如何变成可执行 Agent”；对 Beaver 的底层设计有直接参考价值。 | 产品体验和业务闭环不如 OpenClaw/Marvis 直观；如果客户要开箱即用工作台，需要二次产品化。 | 借鉴 harness、permission checker、tool ecosystem 和 sandbox 表达；Beaver 应把这些能力封装到任务工作流里。

Claw 类核心变量

### 入口不是 Web，而是消息、系统和设备

OpenClaw/QClaw/Hermes/Marvis 的共同点，是让 Agent 常驻在用户已经工作的地方：IM、电脑、文件系统、手机远程入口。Beaver 如果只停在 Web chat，会显得入口较重。

Beaver 可赢点

### 把个人助手能力企业化

这些产品强在“帮个人做事”，但企业更需要任务状态、证据、验收、权限、审计、复盘和技能发布。Beaver 的机会是把本地 Agent 的执行力变成团队可管理的工作系统。

战略边界

### 不直接复制万能助手

短期不应追求覆盖所有消息渠道和 OS 操作。先把 Web 工作台、任务验收、技能学习、人审发布和私有实例做深，再选择性接入高价值渠道。

### 通用 Agent Builder / 企业自动化平台组

竞品 | 定位与 GTM | 核心优势 | 弱点 / 空白 | 对 Beaver 的威胁 | Beaver 差异化机会
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Microsoft Copilot Studio 企业 Agent 构建与 M365/Power Platform 生态 | 面向已有 Microsoft 生态客户；按 Copilot Credits 或 PAYG 计费，官方显示 25,000 credits 容量包 $200/月。 | 生态入口强、企业采购路径成熟、身份和权限体系完整、M365 数据和工作流集成天然强。 | 强依赖 Microsoft 生态；对非微软环境、私有轻量部署和高度定制的本地 Agent 沙盒不一定友好。 | 大企业标准化采购时会成为默认选项，尤其是 M365 已深度部署客户。 | 强调轻量私有部署、实例级沙盒、开放模型/工具、任务证据与技能学习，而不是绑定单一办公生态。
Dify 开源 LLM 应用与 Agentic Workflow Builder | 面向开发者、小团队和企业；官方强调 agentic workflows、RAG pipelines、integrations、observability；支持云和企业版。 | 开源心智强、上手快、RAG/Workflow/Agent 能力完整、开发者生态活跃。 | 更像 LLM 应用构建平台；对“企业任务验收、过程证据、用户工作台、多实例业务闭环”的产品表达不够垂直。 | 开发团队会用 Dify 快速搭原型，形成替代 Beaver 的内部平台。 | 避开“构建应用”定位，主打“执行工作”：任务生命周期、验收、证据、技能复用和运营治理。
Dust 多人协作式企业 AI 助手工作区 | 面向团队协作，官方定位为 people and agents 共同协作的多人 AI workspace；Pro 为 29€/用户/月，Enterprise 面向 100+ 成员。 | 协作体验和知识连接强，强调多人 AI 工作空间、常见 SaaS 集成和企业安全。 | 更偏“团队 AI 助手与知识协作”；对私有实例部署、任务验收、工具执行证据和技能学习治理未必是主线。 | 如果客户首要需求是内部知识问答和团队 AI 助手，Dust 会更易理解和采购。 | Beaver 应强调“从协作问答到可验收任务交付”，并把任务证据、文件产物和技能沉淀做得更重。
Relevance AI AI Workforce / Agent Teams | 面向 GTM 和高增长团队，官方强调企业级 AI agents、workforces、2,000+ integrations、SSO/RBAC/Audit Logs。 | “AI Workforce”叙事清晰，agent teams、playbook、集成和企业销售话术强。 | 更偏销售/GTM 自动化和 AI workforce 概念；通用知识工作交付、私有轻量部署和任务验收闭环不一定突出。 | 在销售、增长、客户跟进等外部系统自动化场景对 Beaver 有直接威胁。 | Beaver 可以先避开 GTM 红海，专注项目交付、运营报告、技术支持等内部知识工作，再逐步扩展连接器。
Stack AI 企业 no-code AI Agent / Workflow Automation | 官方定位“From process to AI agent, in minutes”；AWS Marketplace 页面强调可在客户 VPC 或本地基础设施部署。 | no-code 构建体验、企业安全叙事、私有基础设施部署选项、业务流程自动化定位清楚。 | 偏构建器和自动化平台；对日常用户工作台、任务验收、技能学习闭环和长期记忆控制的产品深度需要验证。 | 如果客户想“快速把流程搭成 AI agent”，Stack AI 的 no-code 体验会很有吸引力。 | Beaver 应强调不是只搭流程，而是提供完整工作台：用户提交任务、Agent 执行、证据验收、经验复用。

相邻竞品

### n8n / Gumloop / CrewAI

n8n 和 Gumloop 更偏 AI workflow automation；CrewAI 更偏多智能体框架与企业平台。它们会在开发者和自动化团队里形成替代路径。

市场空白

### 任务交付 + 验收 + 复用

通用平台强调构建 Agent、协作助手或自动化流程；Claw 类产品强调个人常驻执行。两边都没有把“企业用户任务、证据、验收、技能学习”作为完整产品闭环来讲。

推荐打法

### 先做工作台，不做泛平台

Beaver 不应正面卷通用 Agent Builder；应从项目交付、运营报告、技术支持等可衡量工作流切入，再扩展为企业 Agent 平台。

Strategic Recommendation

## 阶段性战略建议

先把商业画布、目标用户和竞品定位讲透，路线图和上线计划可以后续继续展开。

### 应该强调

- “企业 Agent 执行与治理平台”，而不是聊天工具。
- “任务可验收、过程可审计、经验可复用”。
- “私有实例 + 开放工具 + 技能记忆沉淀”。
- 从项目交付、运营报告、技术支持等真实工作流切入。

### 暂时不要强调

- 不要先做所有人的通用 AI 助手。
- 不要和 Dify/Stack AI 正面比“谁更会搭 Agent”。
- 不要过早承诺所有连接器和完全自治。
- 不要把路线图和上线计划放在前面抢产品发现主线。

Sources

## 竞品资料来源

以下为本页竞品分析使用的公开资料入口，优先采用官方页面。

- OpenClaw GitHub
- OpenClaw official site
- QuantumClaw / QClaw GitHub
- QClaw WeChat client GitHub
- Hermes Agent official site
- Hermes Agent GitHub
- Tencent Marvis official site
- 本地 Beaver / OpenHarness / Hermes / OpenClaw 架构对比
- Microsoft Copilot Studio Pricing
- Microsoft Copilot Studio Licensing
- Dify official site
- Dify pricing
- Dust official site
- Dust pricing
- Relevance AI official site
- Relevance AI pricing
- Stack AI official site
- StackAI Hosted on AWS Marketplace
- n8n pricing
- n8n Enterprise
- Gumloop official site
- Gumloop pricing
- CrewAI official site
- CrewAI docs