AI 编排
专注的智能体团队、模型路由与上下文经济性——具备明确的限制和证据。
3BS / 技术
你的 AI 团队。
真实工作。结果经检验。
我们构建将 AI 连接到企业实际工作需求的系统。COSMOS 诞生于我们自身的业务实践：运营核对、生产工程和聚焦的智能体交接。带来一套工作流程，我们将协助把它转化为可管理、可验证的任务。
源于真实运营 · 演示与限定范围试点 · 持续开发中
COSMOS / 控制平面01 — 03
一个目标。一支专注的团队。
人工决策 有边界的上下文。清晰的责任归属。返回证据。
示意图——此页面上没有实时运行的智能体
无声抽象示意动画
一项任务，从启动到验证完成
一段简短的无声控制流程示意动画——抽象展示，并非产品界面。
- 定义任务，并向专业智能体提供聚焦的任务简报。
- 审核计划并批准关键操作。
- 根据证据检查输出，再验收结果。
✳持久化上下文✳模型无关的编排✳有边界的智能体集群✳操作前审批
01 / 我们的实践
真实世界
就是规格说明。
生产系统所需要的，不只是一个令人信服的回答。它们需要连续性、清晰的责任归属，以及可检查的结果。这正是 COSMOS 背后的工程实践。
业务集成
通过适配器和核对工作流，将软件连接到企业已在使用的系统。
生产工程
基于真实部署经验开展 Web 应用、API 工作流和运营维护。
03 / 从运营到系统
在经营企业的同时
构建而成。
3BS 的零售运营提供了开发环境：不断变化的电商平台数据、会计交接、客户工作流以及持续演进的生产服务。COSMOS 将这些不同任务纳入一个由上下文、策略和证据构成的共同模式。
这是第一方开发背景，并非独立客户评价。各项集成的成熟度不同；可用性会按具体工作流进行评估。
从更小的一步开始
从一个工作流开始。
定义“完成”的含义。
试点讨论从工作本身开始，而不是从平台迁移开始。在决定构建什么之前，先就范围、访问边界和有用的测试达成一致。
梳理交接环节
明确来源、智能体角色以及需要人员作出的决策。
定义验证依据
选择基线、验收检查和结果的适用限制。
审查下一步
依据证据决定是优化、扩展还是停止。
合适的首个候选任务
一项反复执行、证据可获取且结果可检查的任务。将初始范围控制在足够小、便于审查的程度。
不纳入初始范围
不受限制的访问、无人监督且不可逆的操作，或承诺每个模型回答都正确。
准备一份简短咨询说明
选择一个起点并描述一项结果。准备好后复制这份说明；分享哪些内容由你决定。
此构建工具仅在本页面上运行。任何内容都不会被存储、分析或自动发送。请勿输入密码或敏感信息。
不会自动发送任何内容。
让我们从工作开始
与团队沟通
告诉我们一项你希望交给数字员工的任务。我们将讨论交付物、你的工具、验收检查，以及范围明确的演示或试点。
MCP / API / IDE
你的环境。一个共享的控制平面。
通过 MCP 和已配置的提供商适配器连接你已在使用的工具。协议兼容并不等同于经过端到端验证的原生集成。
本地采用或已配置的适配器；仍需验收
本地采用和已配置的宿主
- VS Code
- Native Codex
- Cursor
- Claude / Claude Code
VS Code 和原生 Codex 已有记录在案的本地采用路径。Cursor 和原生 Claude / Claude Code 具有测试框架和 MCP 配置适配器；适配器已配置并不代表宿主已通过验收。新的宿主聊天会话、版本、权限和工作负载需要分别验证。
协议兼容或候选项；需要试点验证
兼容 MCP 的宿主和候选项
- MCP-compatible hosts
- OpenClaw
其他兼容 MCP 的环境可以使用受治理的 MCP 接口，但须满足传输、权限和工具准入要求。OpenClaw 是限定范围的外部集成试点候选项，并非经过验证的捆绑集成；其网关和运行时并未嵌入。
合成证据、适配器协定和规划中的路由
提供商和自定义管线
- Z.AI / GLM
- OpenRouter
- Python / CLI / MCP pipelines
Z.AI / GLM 通过了一次要求精确输出的合成金丝雀测试；这并不授权私有数据路由，也不能证明一般性的模型质量。OpenRouter 路由和评估尚在计划中，目前未获封闭提供商配置准入。自定义管线可围绕经过单独验证的领域适配器使用 Python、CLI 和 MCP 协定。
围绕你的边界进行部署
我们会根据你的数据和运营约束，讨论本地、私有服务器和托管部署。限定范围的演示会在推广部署前确定所需的 IDE、模型、工具、权限和证据。
COSMOS 在会话之间保留有用状态，检索聚焦的工作集并返回紧凑的证据。不同层面节省的是不同资源：输入 token、传输字节数和工具调用必须分别测量。