始终有用的上下文
每个项目都会记住事实、决策及其来源。几周后再回来，你仍能看到达成了什么共识、为何如此决定，以及原始证据位于何处。
受治理的 AI 运营 · 演示与限定范围试点
交给你的 AI 团队一项任务。
获得可验证的结果。
将 AI 助手转变为托管式数字员工。COSMOS 跨工具协调研究、实施和验证，覆盖开发、内容和业务运营。明确完成标准，审批关键操作，并获得经真实证据检验的结果。
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
从工作开始
你会把什么放到
智能体的桌面上？
探索三种组织任务的方式。每种方式都有一份简短的任务说明、明确区分的角色，以及可由人员检查的结果。
01交付一项软件变更
示意性工作流 · 并非实时运行或客户成果
- 任务说明
- 在不丢失原始需求的前提下，修复一个可复现的问题。
- 团队
- 调查 → 实施 → 独立测试
- 审查材料包
- 一份建议补丁、聚焦的测试结果和剩余风险。
- 仍由你决定的事项
- 仅在审查补丁和验证结果后批准部署。
02创建以证据为依据的营销活动
示意性工作流 · 并非实时运行或客户成果
- 任务说明
- 将有来源支持的产品故事转化为英文和俄文文案。
- 团队
- 研究 → 起草 → 翻译 → 编辑审查
- 审查材料包
- 包含来源引用、声明核查和未解决问题的草稿。
- 仍由你决定的事项
- 在发布任何内容前，批准最终文本和发布渠道。
03核对业务记录
示意性工作流 · 并非实时运行或客户成果
- 任务说明
- 将源交易与目标会计状态进行比较。
- 团队
- 规范化 → 比较 → 准备候选项 → 验证
- 审查材料包
- 一份差异报告和一个供审查的试运行候选项。
- 仍由你决定的事项
- 授权一次特定写入，然后回读受影响的系统。
下方的会计案例是我们的第一方开发证据。这些演示展示了预期的运行模式；适配器就绪情况将单独评估。
01 / 系统
结果未经检验，
任务就不算完成。
从一项任务、一位负责人和验收标准开始。COSMOS 为每位专业智能体提供所需的上下文和工具，跨会话保留进度，并将关键操作置于审批关卡之后。对不确定的操作影响进行核对，而非盲目重试。任务通过检查后才会验收，否则将返回需要解决的明确异常。
边界清晰的团队
将研究、实施和验证分开。一支专注的团队并行工作，并将结构化结果汇入一个可审查的工作流。
可追溯的操作
明确的计划、策略检查、审批和验证，将智能体的建议与现实世界中的结果连接起来。
运行闭环
- 01理解
- 02检索
- 03委派
- 04审查
- 05执行
- 06验证
对话是界面。持久化状态和证据让工作保持连贯。
02 / 上下文经济性
让每份订阅额度完成更多有效工作
不再为相同背景反复消耗上下文。聚焦的任务简报、精简的交接和持久化项目状态，有助于在现有 token 预算内完成更多有效工作。请基于你的实际工作负载衡量差异：服务商配额和速率限制仍然适用，且不承诺通用的订阅倍增效果。
一次经测量、要求精确输出的合成金丝雀测试
基线配置69,393输入 token
隔离配置4,547输入 token
93.45%更少的输入 token
15.26×更小的输入
一次配置隔离金丝雀测试在保持所需答案完全一致的情况下，将输入 token 从 69,393 降至 4,547。两次测试的缓存状态不同。这是一项经测量的上下文结果，并非对一般成本或质量的保证。
测量了什么？
对同一个合成任务进行了两次运行，比较基线提供商配置与隔离配置。两者都保持了所需输出完全一致。所报告的比率采用输入 token 数量计算；它未单独分离检索的影响，也未测量等价的缓存计费。提供商价格、输出 token、工具和重试都会影响实际成本。
交互式示意图
给你的智能体一份更精简的任务简报。
token
%
你的假设上下文预算
原始任务简报
聚焦后的任务简报
试试你自己的假设。此示意并非对 COSMOS 性能或你的提供商账单的预测。
03 / 构建于 3BS 内部
一家真实的企业。
一个实用的验证场。
一个电商平台财务工作流展示了 COSMOS 的实际应用：源商业记录经过规范化、试运行验证、明确审批和已确认的过账，逐步转化为经过验证的会计分录。
原始证据 → 规范化记录
查阅电商平台财务信息的源证据。在可信边界内保留原始来源的同时，对 SKU 记录进行标准化。
候选项 → 试运行 → 一致性
准备一个候选会计条目，在不写入的情况下进行验证，并将结果与源证据进行比较。
审批 → 草稿 → 身份回读
批准特定写入，创建 1C 草稿并验证其身份。不确定的影响会触发核对，而不是自动重新发送。
过账预览 → 已批准范围
检查过账预览，并在执行前将过账操作限定在已批准的范围内。
已过账状态 → 外部验证
回读会计系统的状态以确认实际业务结果，而不是依赖智能体发出的完成消息。
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。
连接你已有的工作
一个控制平面，
而不是又一个信息孤岛。
围绕受治理的工具路由和适配器而设计。你的模型、工具和源系统各自保持明确的边界。
◇AI 提供商⌘MCP 工具⊞业务系统↗电商平台⎇代码仓库◎浏览器工作流
支持的能力取决于已配置的适配器、权限和部署方式。仅列出一系列徽标无法说明这些情况。
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。
一些实用解答。
COSMOS 是否绑定某一种模型？
控制平面不依赖特定提供商。实际可用的模型和能力取决于已配置的提供商、适配器和权限。
我今天就能安装吗？
COSMOS 正在积极开发中。桌面商业版本正在接受验证；此页面不提供公开安装程序或自助订阅。
更少的 token 是否意味着账单一定更低？
不。token 数量和提供商账单是不同的衡量指标。缓存定价、模型、输出、工具、重试和订阅都会产生影响。该金丝雀测试仅展示了一次经测量的输入缩减。
有目的地构建
从一项任务开始
从开发、研究、内容或运营中选择一项重复性任务。我们共同定义交付物、审批节点，以及证明任务有效完成的检查项。从范围明确的试点开始，而非开放式自动化项目。
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。