Beaver/beaver_project
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beaver_project/docs/presentations/skill-replay-eval/index.html
steven_li fc9fd93c36 feat: 支持多语言提示词本地化和界面优化 
- 添加 prompt_locale 参数支持简体中文、繁体中文和英文提示词本地化
- 移除内置 agents 配置以简化系统架构
- 更新 ContextBuilder 使用动态提示词模板而非硬编码内容
- 在 AgentLoop、Web 接口和 AgentService 中传递 locale 参数
- 添加输出语言指令确保用户界面内容按指定语言生成
- 扩展前端 LanguageSwitcher 组件支持三种语言选项
- 优化 Header 和侧边栏组件的响应式布局和文本截断处理
- 更新测试用例验证不同语言环境下的提示词正确性
2026-06-10 16:11:05 +08:00

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<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN" class="replay-root">
<head>
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<title>Beaver Agent Sandbox · 客户方案介绍</title>
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</head>
<body class="tpl-beaver-replay">
<div class="deck">
<section class="slide" data-title="Cover">
<p class="kicker">Beaver Agent Sandbox</p>
<h1 class="h1">企业级智能体沙盒<br><span class="gradient-text">从 AI 对话到可交付任务</span></h1>
<p class="lede">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。</p>
<div class="speaker">
<div class="av"></div>
<div><b>Beaver 客户方案介绍</b><span>产品展示 · 商业价值 · 落地路径</span></div>
</div>
<div class="deck-footer"><span>Agent Sandbox for enterprise teams</span><span class="slide-number" data-current="1" data-total="13"></span></div>
<aside class="notes">
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。
</aside>
</section>
<section class="slide" data-title="Customer Problem">
<p class="kicker">why now</p>
<h2 class="h2">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。</h2>
<div class="grid g3 mt-l">
<div class="card card-accent"><h4>结果不可验收</h4><p class="dim">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。</p><span class="tag bad mt-s">chat-only</span></div>
<div class="card card-accent"><h4>过程不可审计</h4><p class="dim">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。</p><span class="tag warn mt-s">black box</span></div>
<div class="card card-accent"><h4>经验不可复用</h4><p class="dim">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。</p><span class="tag mt-s">one-off</span></div>
</div>
<div class="panel mt-l">
<span class="tag good">Beaver 的切入点</span>
<p class="lede mt-s">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。</p>
</div>
<div class="deck-footer"><span>customer pain: execution, control, reuse</span><span class="slide-number" data-current="2" data-total="13"></span></div>
<aside class="notes">
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”。
</aside>
</section>
<section class="slide" data-title="Product Positioning">
<p class="kicker">positioning</p>
<h2 class="h2">Beaver 的定位：企业 AI Agent 的执行与治理平台。</h2>
<div class="flow mt-l">
<div class="flow-step"><span class="n">01</span><h4>识别</h4><p>判断用户是在普通对话，还是在交办需要持续完成的任务。</p></div>
<div class="flow-step"><span class="n">02</span><h4>执行</h4><p>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。</p></div>
<div class="flow-step"><span class="n">03</span><h4>追踪</h4><p>记录过程、工具调用、子任务、产物、通知和执行证据。</p></div>
<div class="flow-step"><span class="n">04</span><h4>验收</h4><p>支持满意、修改、放弃，让用户反馈成为质量闭环。</p></div>
<div class="flow-step card-accent"><span class="n">05</span><h4>沉淀</h4><p>把被认可的工作方法转为技能和长期记忆，形成组织资产。</p></div>
</div>
<div class="metric-grid mt-l">
<div class="metric"><span>deployment</span><b>多实例</b><p class="dim">每个用户/团队可拥有独立 app-instance。</p></div>
<div class="metric"><span>workspace</span><b>沙盒</b><p class="dim">文件、配置和运行数据在实例边界内管理。</p></div>
<div class="metric"><span>control</span><b>验收</b><p class="dim">AI 产出以用户是否认可作为闭环信号。</p></div>
<div class="metric"><span>growth</span><b>技能库</b><p class="dim">成功任务经验可持续复用。</p></div>
</div>
<div class="deck-footer"><span>not a chatbot, an agent execution layer</span><span class="slide-number" data-current="3" data-total="13"></span></div>
<aside class="notes">
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。
</aside>
</section>
<section class="slide" data-title="Product Modules">
<p class="kicker">product modules</p>
<h2 class="h2">一套完整工作台：从日常协作到工具治理都在同一界面。</h2>
<div class="roadmap mt-l">
<div class="item"><span>01</span><b>对话工作台</b><p>会话、附件、Agent 运行过程、当前任务进度和验收操作。</p></div>
<div class="item"><span>02</span><b>任务中心</b><p>普通任务、定时任务、任务详情、时间线和结果验收。</p></div>
<div class="item"><span>03</span><b>文件空间</b><p>上传、目录管理、Markdown/文本/图片预览、下载和删除。</p></div>
<div class="item"><span>04</span><b>技能与市场</b><p>企业技能库、草稿评审、发布门禁和技能安装。</p></div>
</div>
<div class="roadmap mt-m">
<div class="item"><span>05</span><b>工具管理</b><p>MCP 工具配置、工具详情、测试、编辑和删除。</p></div>
<div class="item"><span>06</span><b>通知与定时</b><p>周期任务、主动提醒、运行记录和后续修改。</p></div>
<div class="item"><span>07</span><b>连接器</b><p>Outlook 等外部系统接入，承接邮件、日历和业务入口。</p></div>
<div class="item"><span>08</span><b>配置中心</b><p>模型供应商、Agent profile、通道、系统状态和运行参数。</p></div>
</div>
<div class="deck-footer"><span>customer-facing workspace, admin-facing control</span><span class="slide-number" data-current="4" data-total="13"></span></div>
<aside class="notes">
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。
</aside>
</section>
<section class="slide" data-title="Business Scenarios">
<p class="kicker">use cases</p>
<h2 class="h2">典型客户场景：高频、跨工具、需要留痕的知识工作。</h2>
<div class="grid g3 mt-l">
<div class="card card-accent"><h4>项目交付助手</h4><p class="dim">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。</p></div>
<div class="card card-accent"><h4>运营与周报自动化</h4><p class="dim">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。</p></div>
<div class="card card-accent"><h4>企业知识与文件处理</h4><p class="dim">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。</p></div>
<div class="card card-accent"><h4>研发与技术支持</h4><p class="dim">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。</p></div>
<div class="card card-accent"><h4>销售与客户成功</h4><p class="dim">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。</p></div>
<div class="card card-accent"><h4>内部 AI 能力平台</h4><p class="dim">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。</p></div>
</div>
<div class="deck-footer"><span>best fit: repeatable workflows with review requirements</span><span class="slide-number" data-current="5" data-total="13"></span></div>
<aside class="notes">
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。
</aside>
</section>
<section class="slide" data-title="Comparison">
<p class="kicker">competitive edge</p>
<h2 class="h2">优势对比：Beaver 补齐聊天、RPA 和通用 Agent 框架之间的空白。</h2>
<div class="matrix mt-l">
<div class="head">能力维度</div><div class="head">普通 AI 聊天</div><div class="head">传统自动化/RPA</div><div class="head">Beaver Agent Sandbox</div>
<div class="rowhead">任务生命周期</div><div>以消息为中心</div><div>以固定流程为中心</div><div><span class="tag good">识别、执行、验收、复用闭环</span></div>
<div class="rowhead">工具与文件</div><div>通常只生成建议</div><div>能执行但流程僵硬</div><div><span class="tag good">技能指导工具调用，过程留痕</span></div>
<div class="rowhead">用户控制</div><div>缺少明确交付确认</div><div>改流程成本较高</div><div><span class="tag good">满意、修改、放弃进入任务状态</span></div>
<div class="rowhead">经验沉淀</div><div>依赖聊天记录</div><div>依赖人工维护脚本</div><div><span class="tag good">成功任务转技能和长期记忆</span></div>
<div class="rowhead">部署边界</div><div>SaaS 居多</div><div>企业内复杂集成</div><div><span class="tag good">Docker 多实例沙盒，适配私有部署</span></div>
</div>
<div class="deck-footer"><span>differentiation: task closure + evidence + reusable skills</span><span class="slide-number" data-current="6" data-total="13"></span></div>
<aside class="notes">
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。
</aside>
</section>
<section class="slide" data-title="Architecture For Customers">
<p class="kicker">deployment model</p>
<h2 class="h2">客户可理解的部署模型：入口统一，实例隔离，数据边界清晰。</h2>
<div class="flow mt-l">
<div class="flow-step"><span class="n">01</span><h4>认证门户</h4><p>用户注册、登录、进入模型配置引导。</p></div>
<div class="flow-step"><span class="n">02</span><h4>授权服务</h4><p>管理账号、内部身份和 backend 注册。</p></div>
<div class="flow-step"><span class="n">03</span><h4>部署控制</h4><p>为用户创建独立 app-instance 容器。</p></div>
<div class="flow-step"><span class="n">04</span><h4>统一代理</h4><p>按实例域名把流量分发到对应容器。</p></div>
<div class="flow-step card-accent"><span class="n">05</span><h4>用户实例</h4><p>前端、后端、workspace、文件、技能和配置在实例内运行。</p></div>
</div>
<div class="grid g3 mt-l">
<div class="card card-accent"><h4>私有化友好</h4><p class="dim">最小部署基于 Linux/WSL2 + Docker，可放在企业自有环境或云主机。</p></div>
<div class="card card-accent"><h4>实例级隔离</h4><p class="dim">每个 app-instance 有自己的 workspace、配置和运行数据边界。</p></div>
<div class="card card-accent"><h4>供应商灵活</h4><p class="dim">模型 provider 可配置，支持后续成本、速度和质量策略。</p></div>
</div>
<div class="deck-footer"><span>deployment: auth portal + deploy control + routed app instances</span><span class="slide-number" data-current="7" data-total="13"></span></div>
<aside class="notes">
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。
</aside>
</section>
<section class="slide" data-title="Trust And Governance">
<p class="kicker">trust and control</p>
<h2 class="h2">企业需要的不只是智能，还要可控、可解释、可治理。</h2>
<div class="metric-grid mt-l">
<div class="metric"><span>trace</span><b>证据链</b><p class="dim">任务、工具调用、产物和结果进入时间线。</p></div>
<div class="metric"><span>review</span><b>验收</b><p class="dim">用户可接受、要求修改或放弃任务。</p></div>
<div class="metric"><span>boundary</span><b>沙盒</b><p class="dim">文件与配置在实例边界内管理。</p></div>
<div class="metric"><span>admin</span><b>工具治理</b><p class="dim">MCP 工具可测试、编辑、启停和审查。</p></div>
</div>
<div class="split mt-l">
<div class="card card-accent">
<h3>对业务负责人</h3>
<ul class="clean mt-m">
<li>每个 AI 任务都有状态和产物。</li>
<li>结果不是默认正确，需要用户确认。</li>
<li>成功经验可沉淀为团队可复用能力。</li>
</ul>
</div>
<div class="card card-accent">
<h3>对 IT / 安全团队</h3>
<ul class="clean mt-m">
<li>部署控制面不直接暴露公网。</li>
<li>实例有独立 workspace 和配置边界。</li>
<li>工具、模型和连接器可按企业策略逐步接入。</li>
</ul>
</div>
</div>
<div class="deck-footer"><span>governance: evidence, acceptance, isolation, admin controls</span><span class="slide-number" data-current="8" data-total="13"></span></div>
<aside class="notes">
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。
</aside>
</section>
<section class="slide" data-title="Learning Loop">
<p class="kicker">learning moat</p>
<h2 class="h2">长期优势：越用越会做，把企业经验变成智能体资产。</h2>
<div class="pipeline mt-l">
<div class="phase card-accent"><span class="tag">memory</span><h3>长期记忆</h3><p class="dim">沉淀用户偏好、组织知识、历史任务、文件产物和工具经验。</p></div>
<div class="phase card-accent"><span class="tag">skills</span><h3>技能库</h3><p class="dim">把被认可的任务方法转为技能候选、草稿、审核和发布。</p></div>
<div class="phase card-accent"><span class="tag">marketplace</span><h3>市场与分发</h3><p class="dim">让团队安装、复用和管理已验证的技能与工具能力。</p></div>
</div>
<div class="panel mt-l">
<span class="tag good">客户价值</span>
<p class="lede mt-s">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。</p>
</div>
<div class="deck-footer"><span>compounding advantage: accepted work becomes reusable capability</span><span class="slide-number" data-current="9" data-total="13"></span></div>
<aside class="notes">
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。
</aside>
</section>
<section class="slide" data-title="Readiness">
<p class="kicker">current readiness</p>
<h2 class="h2">当前已具备的可展示能力，足够支撑客户试点。</h2>
<div class="matrix mt-l">
<div class="head">能力</div><div class="head">当前状态</div><div class="head">客户看到什么</div><div class="head">商业价值</div>
<div class="rowhead">任务执行闭环</div><div><span class="tag good">已完成</span></div><div>任务列表、详情、时间线、验收操作</div><div>从回答变成可交付结果</div>
<div class="rowhead">工具与证据</div><div><span class="tag good">已具备</span></div><div>文件、终端、网页、技能、定时任务等工具调用记录</div><div>可审计、可复盘</div>
<div class="rowhead">多智能体协作</div><div><span class="tag good">已具备</span></div><div>复杂任务拆分、子任务结果汇总</div><div>处理多阶段复杂工作</div>
<div class="rowhead">技能沉淀</div><div><span class="tag good">已具备</span></div><div>候选、草稿、评审、发布链路</div><div>形成企业技能库</div>
<div class="rowhead">长期记忆</div><div><span class="tag warn">底层已完成，待产品化接入</span></div><div>后续展示记忆管理台和检索轨迹</div><div>越用越懂业务</div>
</div>
<div class="deck-footer"><span>pilot-ready modules plus roadmap for memory/productization</span><span class="slide-number" data-current="10" data-total="13"></span></div>
<aside class="notes">
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。
</aside>
</section>
<section class="slide" data-title="Business Value">
<p class="kicker">business value</p>
<h2 class="h2">客户收益：更快交付、更低风险、更强复用。</h2>
<div class="metric-grid mt-l">
<div class="metric"><span>speed</span><b>交付提速</b><p class="dim">将多步骤知识工作从人工串联变成 AI 协作执行。</p></div>
<div class="metric"><span>quality</span><b>过程透明</b><p class="dim">任务时间线和证据链降低黑盒风险。</p></div>
<div class="metric"><span>reuse</span><b>经验复用</b><p class="dim">技能和记忆让团队避免重复提示和重复摸索。</p></div>
<div class="metric"><span>control</span><b>成本可控</b><p class="dim">模型供应商可配置，为后续质量/成本路由打基础。</p></div>
</div>
<div class="split mt-l">
<div class="card card-accent">
<h3>适合先做试点的部门</h3>
<ul class="clean mt-m">
<li>需要频繁生成和修改交付物的项目团队。</li>
<li>重复处理文件、报告和知识资料的运营团队。</li>
<li>需要审计工具调用和任务证据的技术团队。</li>
</ul>
</div>
<div class="card card-accent">
<h3>成功指标建议</h3>
<ul class="clean mt-m">
<li>任务交付时间下降。</li>
<li>重复工作模板化比例提升。</li>
<li>人工修改轮次下降。</li>
<li>可追溯任务报告覆盖率提升。</li>
</ul>
</div>
</div>
<div class="deck-footer"><span>value: speed, governance, reuse, model flexibility</span><span class="slide-number" data-current="11" data-total="13"></span></div>
<aside class="notes">
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。
</aside>
</section>
<section class="slide" data-title="Pilot Plan">
<p class="kicker">pilot plan</p>
<h2 class="h2">建议落地方式：先选高价值场景，4 步完成客户试点。</h2>
<div class="roadmap mt-l">
<div class="item"><span>01</span><b>场景选择</b><p>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。</p></div>
<div class="item"><span>02</span><b>私有部署</b><p>在客户环境部署 Beaver，配置模型 provider、用户入口和实例域名。</p></div>
<div class="item"><span>03</span><b>工具接入</b><p>接入文件、搜索、邮件日历、MCP 工具或企业内部系统。</p></div>
<div class="item"><span>04</span><b>技能沉淀</b><p>把试点成功流程整理成技能，建立可复用的企业 Agent 模板。</p></div>
</div>
<div class="panel mt-l">
<span class="tag warn">推荐节奏</span>
<p class="lede mt-s">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。</p>
</div>
<div class="deck-footer"><span>pilot path: scenario, deploy, integrate, reuse</span><span class="slide-number" data-current="12" data-total="13"></span></div>
<aside class="notes">
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。
</aside>
</section>
<section class="slide center tc" data-title="Closing">
<div>
<div class="center-mark">B</div>
<h2 class="h2 mt-m">Beaver Agent Sandbox</h2>
<p class="lede" style="margin-left:auto;margin-right:auto;">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。</p>
<div class="row mt-l" style="justify-content:center">
<span class="tag good">任务闭环</span>
<span class="tag">过程证据</span>
<span class="tag warn">私有沙盒</span>
<span class="tag">技能沉淀</span>
</div>
</div>
<div class="deck-footer"><span>Commercial proposal deck</span><span class="slide-number" data-current="13" data-total="13"></span></div>
<aside class="notes">
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。
</aside>
</section>
</div>
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