Context
共享企业上下文
连接业务知识、组织规则与系统数据，让不同智能体基于同一份事实工作。
目标不必一次说清
智能体会主动提问并逐步收敛
复杂任务不再单点执行
多角色分工协作，共享完整上下文
过程与结果都能沉淀
形成可追溯、可复用的组织能力
Product in action · 软件研发示例
先看一支智能体团队如何协作
以下以软件研发为例：三个专业智能体覆盖需求澄清、系统分析与原型验证
从模糊想法到标准需求文档
面向业务专家、业务分析师、产品经理，通过自然语言对话，引导用户梳理业务目标、分析影响范围、识别变更点，并自动生成符合企业规范的需求文档与原型草案。
无需掌握复杂需求分析方法，即可快速完成需求编写、业务价值梳理、架构定位和需求卡片创建，大幅降低需求沟通成本，提高需求质量与一致性。
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用户输入简单需求描述，智能体依据企业知识模型，自动分析涉及的业务架构与关联系统
点击上方标签切换智能体；在截图区域使用箭头或左右滑动切换步骤
How it works
一支协作团队，
推进复杂任务
你只需要把目标和约束讲清楚。EntClaw 负责组织角色、推进任务，并在关键节点请你确认。
- 01
理解目标
从一个复杂目标开始
智能体主动澄清目标、范围与约束，读取组织已有的业务知识，不要求用户先设计出完整流程。
- 02
协同执行
把任务交给专业角色
不同领域的专业智能体按任务分工，并行调用企业工具和技能，过程持续可见。
- 03
沉淀成果
交付可继续工作的结果
输出结构化、可验证的业务成果，并将结论和执行记录同步回企业现有工作流。
Built for enterprise
让智能体真正进入企业工作流
智能体理解上下文、调用真实工具、协同完成任务，并留下可复用的过程资产。
Orchestration
可观测的任务协同
任务如何拆分、交给谁、进行到哪一步，全部可追踪、可中断、可恢复。
Skills & Tools
可复用的技能与工具
通过 Skill 固化组织方法，通过 MCP 连接企业工具，把经验变成可执行能力。
Models
开放的模型选择
适配多种主流与国产大模型，可按安全、成本和任务效果灵活选择。
Use cases
从一次复杂任务开始
先从一个最需要专业协作的复杂任务开始，再把有效方法扩展到更多团队与流程。
业务分析与辅助决策
汇集分散资料与业务规则，由专业智能体完成调研、分析和交叉验证，形成有依据的决策建议。
分析报告 · 决策建议 · 风险清单
产品与软件研发
从业务想法出发，形成需求、系统影响分析和可验证原型，缩短从讨论到交付的距离。
需求文档 · 系统分析 · 交互原型
跨部门运营协同
让不同角色的智能体跨系统获取信息、分派任务并跟进结果，把专家方法沉淀为可复用 Skill。
任务协同 · 过程追踪 · 经验复用
Enterprise context
企业 AI 建设的关键 在于高效组织上下文
AI 会写文档、做总结、调用工具，却常常“看不懂企业”。企业知识散落在制度、流程、系统、代码和人的经验里，需要统一的表达与连接，才能成为智能体可用的上下文。
- 01
Connect
连接企业事实
接入企业已有知识，建立统一、连通的信息基础。
制度与流程 · 业务系统与数据 · 代码资产 · 专家经验
- 02
Understand
形成共享语义
把分散事实组织成智能体可以识别、关联和推理的企业语言。
对象与关系 · 规则与权限 · 系统状态 · 历史决策
- 03
Act
驱动协同执行
专业智能体围绕真实目标分工协作，在关键节点保留人的判断。
任务分解 · 工具调用 · 人工确认 · 结果回写
理解一致 · 执行有据 · 知识持续生长 ——执行结果会成为下一次协作的上下文。
了解本体论驱动