专属 AI 员工
规划岗位方案 →- 服务范围
- 一个人
- 上下文
- 自有工具
解决方案
围绕您业务中重复性工作打造的 AI 员工。
Prairie Labs 为个人、团队或整个公司构建、部署并管理 AI 员工。每名 AI 员工都有明确的岗位、经批准的工具、获准使用的知识，以及关于何时由人决定的清晰规则。
从一项定期重复的工作开始，逐步发展为协同运作的员工团队。在任何功能上线之前，我们都会确认系统、权限、法律要求和集成方式，并在工作变化时持续管理。
预约演示托管环境
完成边界清晰的工作所需的一切。
每项部署都有明确范围。可用的渠道、工具、模型选择和管控措施取决于岗位和客户环境。
01 身份
专属的电子邮件身份；在适当情况下，还可配备用于经批准的通话和短信的企业电话号码。
02 电脑
托管式工作场所，配备经批准的工具、定期任务、监控、维护和恢复功能。
03 知识
经批准的政策、流程和文档转化为可用的工作上下文，并按岗位提供相应视图。
04 记忆
获准保留的上下文可在不同任务间延续。保留、更正和删除与记忆本身同样重要。
05 工具
CRM、日历、电子邮件、文档和财务工作流程，每次确认并接入一项集成。
06 操作
定期的工作队列、报告、提醒和检查按计划运行，或在经批准的事件发生时响应。
07 技能
该岗位可使用的专项能力和可重复的工作流程。
08 沟通
电子邮件、电话、短信、Slack、Teams、Telegram 及其他经批准的渠道。
09 安全护栏
权限、审批、安全规则、支出限额和操作边界。
10 模型目录
针对不同工作，从经批准的 AI 模型和服务商中进行选择。
11 预算管理
设置支出限额，跟踪模型、工具和基础设施成本。
12 服务商故障切换
当某个模型或服务商出现故障或不可用时，自动切换到其他模型或服务商。
13 MCP 网关
统一受控的连接层，用于连接工具、API 和业务系统。
14 可观测性
监控活动、错误、延迟、用量和智能体表现。
15 密钥与凭据
安全管理 API 密钥、OAuth 令牌、密码和服务凭据。
16 计算与运行环境
智能体实际运行所在的专属云、虚拟机或本地基础设施。
17 数据与存储
持久化存储，用于保存文件、数据库、日志、工作状态和检索到的信息。
18 访问控制与隔离
基于岗位的权限、环境隔离、网络管控，以及对智能体可访问范围的限制。
常见问题
交出工作之前需要了解的问题。
Prairie Labs 部署中的范围、系统、审批和记录如何运作。
01应该首先把哪些工作交给 AI 员工？
重复性的工作。最适合作为首个岗位的工作应具备：可识别的触发条件、可靠的源资料、经批准的系统、明确的负责人，以及自动操作与人工判断之间清晰的界线。
02工作由什么触发？
一个请求、事件、计划安排、状态变更、已结束的会议或新文档。每个岗位只响应其范围内设定的触发条件。
03它会在哪些系统中工作？
仅限经确认的应用、渠道、来源和账户。部署前，我们会逐一确认每项集成，并选择受支持的最安全方式。
04它可以独立完成哪些工作？
可逆与不可逆的具体步骤分开处理。日常工作照常推进；例外情况交由人处理。
05什么时候由人来决定？
敏感消息、资金、异常请求以及具有实质性后果的事项可能需要审核。审批节点在确定范围阶段商定。
06完成的工作是什么样的？
已预约的下一步、准备好的文档、最新的记录、已解决的请求，或清晰的例外上报。
07事后我们可以审核哪些内容？
查阅过的来源、执行的操作、获得的审批以及最终状态。重要操作均留有记录，便于监督。
08哪种部署模式适合我们？
专属 AI 员工服务于一个人，团队 AI 员工服务于一个团队，企业 AI 员工团队协调多个岗位，白标 AI 平台则面向提供托管式 AI 员工服务的机构。我们会在确定范围阶段帮助您做出选择。
09上线后由谁管理 AI 员工？
由 Prairie Labs 负责。我们构建、部署并管理每一名 AI 员工，并随着工作变化持续调整。