Beaver Agent Sandbox

# 企业级智能体沙盒
从 AI 对话到可交付任务

为企业提供可私有部署、可追踪、可验收、可复用的 AI Agent 工作台，让智能体真正进入业务流程，而不只是停留在聊天窗口。

Beaver 客户方案介绍产品展示 · 商业价值 · 落地路径
开场不要先讲技术，而是讲客户能听懂的定位：Beaver 是一个企业级智能体沙盒。它的价值不是“又一个聊天机器人”，而是把 AI 从问答推进到任务执行、过程追踪、结果验收和经验复用。客户最关心的是能不能落地到真实工作、能不能管控风险、能不能把成功经验变成组织资产。

why now

## 大多数企业 AI 试点卡在“能聊”，但离“能交付”还差一层操作系统。

#### 结果不可验收

模型回答看起来合理，但缺少任务状态、修改闭环、产物管理和用户确认。

chat-only

#### 过程不可审计

工具用了什么、文件改了什么、依据来自哪里，常常没有清晰证据链。

black box

#### 经验不可复用

一次成功交付没有沉淀成团队方法，下一次仍然依赖人工提示和临场判断。

one-off
Beaver 的切入点

把智能体运行所需的任务、工具、文件、记忆、技能、验收和多实例部署统一到一个可控沙盒里。

这一页用客户语言讲痛点。企业不是没有模型，也不是不能接一个聊天入口。真正的问题是：回答之后谁来确认？执行过程能不能追溯？文件和工具调用有没有边界？成功经验能不能变成下次自动调用的方法？Beaver 的价值就是补上这层“智能体操作系统”。

positioning

## Beaver 的定位：企业 AI Agent 的执行与治理平台。

01

#### 识别

判断用户是在普通对话，还是在交办需要持续完成的任务。

02

#### 执行

按任务选择模型、技能和工具，处理文件、搜索、终端或外部连接器。

03

#### 追踪

记录过程、工具调用、子任务、产物、通知和执行证据。

04

#### 验收

支持满意、修改、放弃，让用户反馈成为质量闭环。

05

#### 沉淀

把被认可的工作方法转为技能和长期记忆，形成组织资产。

deployment 多实例

每个用户/团队可拥有独立 app-instance。

workspace 沙盒

文件、配置和运行数据在实例边界内管理。

control 验收

AI 产出以用户是否认可作为闭环信号。

growth 技能库

成功任务经验可持续复用。

这里要把产品定位说清楚：Beaver 不是单纯的聊天前端，也不是一个模型代理。它是一层智能体执行与治理平台。用户一句话进来，系统能判断是否进入任务模式，随后执行、追踪、验收，并把成功经验沉淀为长期能力。这就是客户购买的核心价值。

product modules

## 一套完整工作台：从日常协作到工具治理都在同一界面。

01 对话工作台

会话、附件、Agent 运行过程、当前任务进度和验收操作。

02 任务中心

普通任务、定时任务、任务详情、时间线和结果验收。

03 文件空间

上传、目录管理、Markdown/文本/图片预览、下载和删除。

04 技能与市场

企业技能库、草稿评审、发布门禁和技能安装。

05 工具管理

MCP 工具配置、工具详情、测试、编辑和删除。

06 通知与定时

周期任务、主动提醒、运行记录和后续修改。

07 连接器

Outlook 等外部系统接入，承接邮件、日历和业务入口。

08 配置中心

模型供应商、Agent profile、通道、系统状态和运行参数。

这一页适合给客户展示产品范围。Beaver 不是单点工具，而是一套工作台。对普通用户来说，有对话、任务、文件和通知。对管理员或实施团队来说，有技能、工具、连接器、模型配置和系统状态。这样客户能看到它不是 demo，而是可以承载真实使用流程的产品。

use cases

## 典型客户场景：高频、跨工具、需要留痕的知识工作。

#### 项目交付助手

梳理需求、拆任务、生成方案、跟踪修改意见，把交付过程沉淀为可复用模板。

#### 运营与周报自动化

定时触发数据整理、状态汇总、风险提醒和通知推送，减少重复人工跟进。

#### 企业知识与文件处理

围绕 workspace 文件、历史任务和业务知识进行整理、摘要、审查和产物生成。

#### 研发与技术支持

分析代码、执行命令、读取日志、记录证据，为工程团队提供可追溯协作。

#### 销售与客户成功

沉淀客户上下文、准备沟通材料、跟踪待办，并与邮件日历等连接器协同。

#### 内部 AI 能力平台

让不同团队共用安全边界、工具管理、技能市场和多模型供应商策略。

这里不要讲单一行业，而是讲适合 Beaver 的任务类型：高频、跨工具、需要留痕、结果需要验收。客户会自然映射到自己的场景，比如项目管理、运营报告、技术支持、知识库维护、客户成功和内部 AI 平台。关键是让客户看到 Beaver 能进入真实工作流。

competitive edge

## 优势对比：Beaver 补齐聊天、RPA 和通用 Agent 框架之间的空白。

能力维度
普通 AI 聊天
传统自动化/RPA
Beaver Agent Sandbox
任务生命周期
以消息为中心
以固定流程为中心
识别、执行、验收、复用闭环
工具与文件
通常只生成建议
能执行但流程僵硬
技能指导工具调用，过程留痕
用户控制
缺少明确交付确认
改流程成本较高
满意、修改、放弃进入任务状态
经验沉淀
依赖聊天记录
依赖人工维护脚本
成功任务转技能和长期记忆
部署边界
SaaS 居多
企业内复杂集成
Docker 多实例沙盒，适配私有部署
这一页是客户很关心的“为什么不是已有方案”。普通聊天工具擅长生成内容，但缺少任务闭环和治理。RPA 能执行，但通常流程固定、维护成本高。通用 Agent 框架适合开发者搭系统，但客户还需要完整工作台、验收和管理界面。Beaver 的差异化在于把执行、证据、验收和经验沉淀做成一套产品。

deployment model

## 客户可理解的部署模型：入口统一，实例隔离，数据边界清晰。

01

#### 认证门户

用户注册、登录、进入模型配置引导。

02

#### 授权服务

管理账号、内部身份和 backend 注册。

03

#### 部署控制

为用户创建独立 app-instance 容器。

04

#### 统一代理

按实例域名把流量分发到对应容器。

05

#### 用户实例

前端、后端、workspace、文件、技能和配置在实例内运行。

#### 私有化友好

最小部署基于 Linux/WSL2 + Docker，可放在企业自有环境或云主机。

#### 实例级隔离

每个 app-instance 有自己的 workspace、配置和运行数据边界。

#### 供应商灵活

模型 provider 可配置，支持后续成本、速度和质量策略。

客户介绍中不需要展开所有代码细节，但要说明架构可信。Beaver 的多实例模式是：用户从认证门户进入，授权服务和部署控制创建独立实例，路由代理按域名分发流量。每个用户实例里有自己的前端、后端、workspace、技能和配置。客户能理解这是一个有边界的沙盒，而不是所有人混在一个共享会话里。

trust and control

## 企业需要的不只是智能，还要可控、可解释、可治理。

trace 证据链

任务、工具调用、产物和结果进入时间线。

review 验收

用户可接受、要求修改或放弃任务。

boundary 沙盒

文件与配置在实例边界内管理。

admin 工具治理

MCP 工具可测试、编辑、启停和审查。

### 对业务负责人

- 每个 AI 任务都有状态和产物。
- 结果不是默认正确，需要用户确认。
- 成功经验可沉淀为团队可复用能力。

### 对 IT / 安全团队

- 部署控制面不直接暴露公网。
- 实例有独立 workspace 和配置边界。
- 工具、模型和连接器可按企业策略逐步接入。

这一页强调企业采购最关心的风险问题。业务负责人关心能不能交付，IT 和安全团队关心能不能管控。Beaver 的回答是：任务有证据链，结果有验收，实例有边界，工具和连接器可治理。这样客户会觉得它不是一个不受控的 AI 黑盒，而是一个可纳入企业管理的系统。

learning moat

## 长期优势：越用越会做，把企业经验变成智能体资产。

memory

### 长期记忆

沉淀用户偏好、组织知识、历史任务、文件产物和工具经验。

skills

### 技能库

把被认可的任务方法转为技能候选、草稿、审核和发布。

marketplace

### 市场与分发

让团队安装、复用和管理已验证的技能与工具能力。

客户价值

第一次交付依赖人工指导，第二次开始复用技能和记忆，长期形成企业自己的 AI 工作方法库。

客户会问：这个系统的长期壁垒是什么？答案是学习闭环。普通工具每次都从头开始，而 Beaver 会把被用户认可的任务经验沉淀为技能，把稳定信息沉淀为记忆。后续类似任务可以自动激活已有方法。这让企业的 AI 能力随着使用增加，而不是永远停留在通用模型层。

current readiness

## 当前已具备的可展示能力，足够支撑客户试点。

能力
当前状态
客户看到什么
商业价值
任务执行闭环
已完成
任务列表、详情、时间线、验收操作
从回答变成可交付结果
工具与证据
已具备
文件、终端、网页、技能、定时任务等工具调用记录
可审计、可复盘
多智能体协作
已具备
复杂任务拆分、子任务结果汇总
处理多阶段复杂工作
技能沉淀
已具备
候选、草稿、评审、发布链路
形成企业技能库
长期记忆
底层已完成，待产品化接入
后续展示记忆管理台和检索轨迹
越用越懂业务
这一页要避免过度承诺，同时告诉客户可以试点。任务闭环、工具调用、证据留存、多智能体、技能沉淀这些已经具备展示基础。长期记忆底层能力已经完成，但仍需要接入主产品链路和 UI，因此对客户可以讲成下一阶段重点。这样既展示实力，也保持可信边界。

business value

## 客户收益：更快交付、更低风险、更强复用。

speed 交付提速

将多步骤知识工作从人工串联变成 AI 协作执行。

quality 过程透明

任务时间线和证据链降低黑盒风险。

reuse 经验复用

技能和记忆让团队避免重复提示和重复摸索。

control 成本可控

模型供应商可配置，为后续质量/成本路由打基础。

### 适合先做试点的部门

- 需要频繁生成和修改交付物的项目团队。
- 重复处理文件、报告和知识资料的运营团队。
- 需要审计工具调用和任务证据的技术团队。

### 成功指标建议

- 任务交付时间下降。
- 重复工作模板化比例提升。
- 人工修改轮次下降。
- 可追溯任务报告覆盖率提升。

这里把商业价值说得具体一点。不要只说提升效率，而要拆成可衡量指标：任务交付时间、重复工作模板化比例、修改轮次、可追溯报告覆盖率。客户如果要做试点，也需要这些指标判断是否成功。Beaver 的核心收益是更快交付、更低风险、更强复用。

pilot plan

## 建议落地方式：先选高价值场景，4 步完成客户试点。

01 场景选择

选择一个高频、跨工具、需要验收的部门流程，例如周报、方案交付或文件处理。

02 私有部署

在客户环境部署 Beaver，配置模型 provider、用户入口和实例域名。

03 工具接入

接入文件、搜索、邮件日历、MCP 工具或企业内部系统。

04 技能沉淀

把试点成功流程整理成技能，建立可复用的企业 Agent 模板。

推荐节奏

第一阶段先做 2-4 周试点，验证一个部门流程；第二阶段扩展连接器、权限策略和技能市场；第三阶段接入长期记忆管理。

客户方案要给落地路径。建议不要一开始全公司铺开，而是先挑一个高价值流程，2 到 4 周试点。先部署系统和模型，接入必要工具，再把成功流程沉淀成技能。试点成功后再扩展连接器、权限策略、市场和长期记忆管理。这样客户知道下一步怎么做。
B

## Beaver Agent Sandbox

把企业 AI 从“会回答”升级为“能执行、可验收、可追踪、会复用”的智能体工作台。

任务闭环 过程证据 私有沙盒 技能沉淀
最后一页用于收束。可以把一句话再重复一遍：Beaver 让企业 AI 不止停留在回答，而是进入可执行任务、可验收结果、可追踪证据和可复用经验。随后进入客户问题讨论：他们最想先试点哪个场景、已有模型和工具是什么、部署环境有什么约束。