Shadow
旁观与比对只读取允许的数据，在后台观察流程并生成建议；不向外发送、不修改业务状态。
适合刚接入数据、建立基准线的前两周。
Technology
技术体系
围绕企业经营现场构建上下文、Ontology、智能体编排、安全治理和交付工程体系。
Shadow 的技术不是单一模型能力，而是业务对象层和执行闭环。
AI 技术
构建可嵌入业务、可持续进化、可对结果负责的企业 AI 影子系统
shadow.init(ontology);
loop {{ observe() -> ask() -> act() }}
企业 AI 影子系统架构
Shadow 不是单一应用，而是一套能理解业务、调用资源、持续运行并对结果负责的企业 AI 影子系统。它由 Intent、Orchestration、Agent Skills、System of Context 与 Governance 组成。
经营分叉推理模型
面对客户资产和组织执行问题，Shadow 不只给一个答案，而是同时评估复购、唤醒、投诉挽回、转介绍、负责人追问等路径，选择最适合当前现场的动作。
if (ltv_signal > threshold) {{
branch_out(actions[]);
if (ltv_signal > threshold) {{
branch_out(actions[]);
模型编排与工具调用
不同任务需要不同模型、工具和 Agent 协作。Shadow 把会议、客服、社群、销售和知识库动作编排成流程，让小B AI 员工在边界内执行。
主动经营 Agent
Shadow 不等待老板逐条下指令，而是持续观察客户资产、会议结论和执行结果，主动生成简报、追问卡、工单和下一步建议。
shadow.init(ontology);
loop {{ observe() -> ask() -> act() }}
import {{ Skill }} from 'xiaob';
智能体技能库
将销售跟进、客服闭环、社群运营、会议纪要、报告解读、知识问答等能力模块化，像积木一样组合成岗位级 AI 员工。
企业上下文层
将企业内容、知识与决策过程转化为结构化上下文，形成统一的“语义底座”。AI 不是只记住信息，而是理解信息背后的关系与责任。
graph.connect(nodes);optimize_weights()
Architecture
Input Layer
连接会议、群聊、客服、销售、订单、知识库、项目表和财务回款，先把真实现场接进来。
Architecture
Context System
把资料、话术、SOP、FAQ、案例、会议和客户会话转成可调用、可引用、可更新的上下文。
Architecture
Ontology Layer
把客户、群、订单、负责人、动作和风险变成可追问对象，而不是散落的文本。
Architecture
Agent Runtime
销售、客服、运营、会议、内容等 AI 员工在统一上下文下执行任务、留痕和升级。
Architecture
Boss Interface
把复杂系统压缩成老板简报、追问卡、责任人卡和会前作战卡。
Architecture
Governance
账号台账、权限边界、MFA、密码库、日志、脱敏和管理员交接。
技术链路必须从真实现场开始，而不是从模型能力开始。
Shadow 的技术判断是：模型只是能力之一，更关键的是企业上下文、对象关系、执行权限和复盘机制能否持续运行。
01
观察
进入会议、群聊、销售、客服、订单和私域现场，记录真实信号。
02
理解
用 Context 和 Ontology 把信号关联到客户、负责人、动作和风险。
03
执行
由小B AI 员工生成话术、工单、追问、会议纪要和复购动作。
04
复盘
Shadow 汇总结果，输出老板简报和下一轮优化优先级。
自动化不是开关，而是一条逐步获得信任的权限曲线。
Shadow 用四种运行模式管理自主程度。每次升级都需要新的证据：数据质量是否稳定、Agent SLA 是否达标、动作是否可回滚、最终责任人是否清楚。
Assist
建议与人工确认Agent 生成话术、工单、追问卡或会议动作，由明确责任人一键接受、修改或拒绝。
适合高频但仍需要专业判断的岗位。
Delegate
有边界的代执行在金额、客户层级、内容范围和时间窗口内自动执行，超过阈值立即升级人工。
适合规则稳定、可回滚、可审计的任务。
Autonomic
事件驱动闭环系统持续感知事件、选择技能、执行动作、记录结果并触发下一轮复盘。
只用于通过 Agent SLA 和风险评审的成熟流程。
治理不是上线后的补丁，而是 AI 基建的第一天。
数据边界
客户资料、医疗健康信息、财务回款、合同、员工绩效等内容分级处理。
权限边界
老板、管理层、部门负责人、销售、客服、运营、外部顾问看到不同内容。
成本边界
API token、模型订阅、自动化任务、外部工具和异常消耗进入月度报告。
人工边界
涉及承诺、报价、医疗建议、法律合规和重大客户动作时必须升级人工确认。