Overview
統一工作面
把企業 AI 工作面整合到同一個入口：任務、對話、知識、Agent。
Platform · AI-OS
企業級 AI 操作系統。
模型 / 數據 / Agent / 應用，
一套基座管到底。
AI-OS 是 Global DT 的旗艦平台。把模型接入、知識沉澱、Agent 協同、智能體管理與雲上運維做成可配置的產品能力，讓企業不必再為每個 AI 場景從 0 拼裝。
Modules · 11 大模塊
不是一個聊天框，是一整套企業 AI 能力。
每個模塊都既是工作面，也是可被其他模塊調用的能力 — AI-OS 是平台，不是 demo。
Tasks
任務編排
Plan / Action / Reflection 三段式 Agent 任務，過程可回放、可中斷。
Collaboration
多人多 Agent 協作
人與人、人與 Agent、Agent 與 Agent 之間的會話、流轉與審計。
Development
應用與擴展開發
在 AI-OS 內開發新 Agent、工具、模塊，使用同一份身份與權限。
Mido
Mido 智能助理
貫穿全平台的智能助理，支持長任務、durable runs、session 回放。
HR
組織與人事
員工目錄、績效、招聘流程、簡歷分析 Agent。
Agents
智能體目錄
對內/對外 Agent 註冊與管理，所有調用都有審計與配額。
Knowledge
知識空間
文檔、圖譜、向量、檢索一體化；從源文件到可問答只差一次同步。
Automation
運營自動化
週報、合規、監控、巡檢 — Agent 化、定時化、按事件觸發。
Governance
治理與審計
API Key、配額、模型授權、審計日誌、敏感詞與權限策略。
Cloud Ops
雲與運維
GPU、模型網關、私有云、節點、備份、可觀測 — 把基礎設施做成產品。
想看模塊怎麼協作？在 AIOS Demo Center 體驗
Architecture · 架構
四層堆疊，可單點接入、可整體替換。
AI-OS 不是一個不可拆分的黑盒。Apps / Agents / Data / Models 四層之間通過明確接口對接，企業可以從任意一層開始接入。
Layer 1
Apps 應用層
工作面、控制台、行業工作台、對外門户
- AI-OS Portal
- AiDo 智能助理
- 行業工作台
- 數科雲鏈
Layer 2
Agents 智能體層
可調用、可治理的數字員工
- Plan / Action / Reflection
- 工具調用 / 協議適配
- Session 回放
- 權限與審計
Layer 3
Data 數據與知識層
文檔、向量、圖譜、指標
- 知識空間
- 向量索引
- 圖譜關係
- 評測與反饋閉環
Layer 4
Models 模型與算力層
標準化模型與算力供給
- 模型網關
- 私有化模型
- GPU 調度
- API Key & 配額
MCP Bridge · 接入與定製化
把傳統業務系統包裝成 Agent 可用的標準工具。
MCP（Model Context Protocol）是 Agent 調用外部工具的行業標準協議。Global DT 提供「MCP 服務器定製化」服務 — 把客户已有的傳統系統接入 AI-OS，不必傷筋動骨改造存量 IT。
為什麼是 MCP？過去做企業 AI 項目最大的麻煩不是模型，是「讓 AI 用得上你公司裏那一堆老系統」 — 老 ERP 是 SOAP 的、CRM 是雲 API、自研工單要登 VPN、有些數據庫甚至只有圖形界面。每個客户都要從零寫一遍膠水代碼，做一個項目耗大半年人力。MCP 協議把這種「Agent 調外部工具」的事情標準化：每個工具是一個 MCP 服務器，對外暴露統一格式的 schema、參數、調用、返回，Agent 不用關心背後是 REST、gRPC、SOAP 還是數據庫直連。
Global DT 做什麼？我們為客户的每個關鍵系統提供「MCP 服務器定製化」 — 團隊會熟讀客户的 ERP、CRM、OA、工單、文件管理、內部 API 後，為它們各寫一個 MCP 服務器，再註冊進 AI-OS 的工具目錄。每個 MCP 工具上線時攜帶顯式的權限聲明（讀 / 寫 / 刪 / 觸發）和配額，Agent 通過白名單、配額、審計三層約束調用，老系統不必改動就能享受 AI-OS 的治理能力。
這是「傳統業務 × 智能自動流程」最穩的橋 — 客户原本工單分派、合同審批、庫存調度、政務辦件這些割裂在多個系統裏的手工動作，被整合成由 Agent 驅動的端到端自動化流程。配合私有云部署，傳統業務系統的 AI 化第一步終於可以一週內完成。
傳統系統包成 MCP 服務器
ERP、CRM、OA、自研工單、老舊數據庫 — 客户什麼系統都不用改，Global DT 為它包一層 MCP 服務器，對外暴露統一標準接口。
Agent 跨系統調用
AI-OS 上的任意 Agent 通過 MCP 協議消費這些工具，跨廠商、跨語言、跨網段；客户的 IT 資產從「數據孤島」變成「Agent 可用工具集」。
傳統業務 × 自動化流程
工單分派、合同審批、庫存調度、政務辦件 — 把原本割裂在多個系統裏的手工動作，整合成由 Agent 驅動的自動化流程。
白名單 + 配額 + 審計
每個 MCP 工具上線時聲明權限（讀 / 寫 / 刪 / 觸發）；Agent 調用時受白名單、配額、審計三層約束，老系統也能享受新 AI 體系的治理。
Onboarding · 接入路徑
三步走，把 AI-OS 裝進企業。
不需要先做一年期 PoC。我們和客户一起從「最值得做的一個場景」開始，跑通 → 擴量 → 治理。
- 01
調研與對齊
圍繞業務場景與已有系統盤點數據資產、合規邊界與首批落地用例，給出 1-2 周的可行路徑。
- 02
接入與試點
把 AI-OS 接入企業身份、知識與 SaaS，跑通 3-5 個核心 Agent，建立指標基線。
- 03
規模化與治理
按部門、按業務線擴量，把權限、審計、模型配額、私有化與運維一併落地。