数据，AI 读不懂
业务含义藏在表名、表格、PDF 和老员工的经验里。只看到原始字段的模型，会自信地给出错误答案。
为生产环境而生的企业 AI
让 AI 智能体真正读懂你的业务。
ArcFlow Labs 打造两款协同工作的产品。Drbool Ontology 把分散在数据库、文件、网站和接口里的数据，变成智能体能直接理解的业务对象；Drbool Agent 基于这些对象思考、调用工具、执行流程，并内置权限治理、全链路审计与可观测能力。
- 私有化部署运行在企业自有网络内
- 模型自由9 种原生大模型协议适配
- 开放接口REST API 与 MCP 协议
企业系统
数据库
文档与文件
网站
业务接口
市场与披露数据
Drbool Ontology
业务对象企业 · 合同 · 工单 · 资产
关联与血缘每一行可追溯到来源
Drbool Agent
智能体与工作流推理 · 检索 · 执行
受控执行审批 · 审计 · 成本
上季度哪些供应商交付延期？影响了哪些在执行合同？
- describe 供应商、交付、合同
- aggregate 按供应商统计第三季度延期交付
- linked 前 5 家供应商关联的在执行合同
3 家供应商占延期交付的 71%，关联 12 份在执行合同。每个数字都能回溯到产生它的那次查询。
难在哪里
企业 AI 落地，卡住的很少是模型本身。
大多数企业 AI 试点都卡在同样四个问题上，我们的产品正是围绕它们设计的。
只会回答，不会办事
调不动工单、监控、ERP 等业务系统的聊天机器人，替不了任何人的工作。
执行边界不清
安全团队需要清楚：谁能用什么、智能体能调哪些工具、哪些动作必须人工审批。
上线之后是黑盒
没有调用链路、成本统计和用户反馈，就解释不了错误答案，也判断不了系统是否在变好。
产品
两款产品，一套让 AI 真正干活的方法。
两款产品都可独立使用。组合起来，智能体负责思考与行动，业务本体负责提供业务语境和背后的数据。
Drbool Agent
企业级智能体平台
在一个平台上构建、发布、治理和观测 AI 应用：对话式智能体、可视化工作流、知识问答、自然语言问数和轻量大模型应用。
- 自研智能体运行时：工具调用、子智能体协作、上下文管理
- 可视化流程画布：条件分支、循环、人工审批
- 知识检索引擎：混合检索、重排序、来源引用
- 角色权限、全链路审计、成本与质量可观测
Drbool Ontology
业务本体与数据层
接入企业系统，把原始数据加工成干净、带版本的数据集，再建模为业务对象和关系，任何智能体都能通过受控的 MCP 端点查询。
- 内置连接器：数据库、文件、网站、接口与公开金融数据
- 可视化数据处理流程，内含文档解析与 AI 处理步骤
- 对象类型、属性与链接，完整血缘可追溯到源头
- 分析台：自然语言提问，每一步都可查看
Drbool Agent
一个 IT 与安全团队都敢签字上线的智能体平台。
Drbool Agent 为业务团队和平台团队提供统一工作台：创建 AI 应用、接入既有系统，并发布到网页、内部门户，或通过 API 网关接入任意渠道。
应用工厂：五类 AI 应用
- Agent 智能体多轮对话、工具调用与子智能体协作，适合复杂开放任务。
- Agent Flow 工作流用可视化画布编排固定流程：条件、循环、大模型、工具与人工审批。
- RAG 知识应用基于制度、手册、运维 SOP 与产品资料问答，答案带来源。
- NL2SQL 问数用自然语言查数据库，得到经过校验的查询、结果和图表。
- LLM 应用轻量的单次推理、信息抽取与结构化生成。
自研智能体运行时
路由、提示词、记忆、模型调用、工具执行与审计都运行在自研的智能体循环中，而非第三方黑盒框架，可以按企业的业务负载和部署要求深度调优。
生产级知识检索
支持 PDF、Office 与扫描件（OCR）解析，向量与关键词混合检索、重排序、父子分块、元数据过滤。答案附带来源，知识盲区分析告诉你还缺什么。
工具与系统集成
内置工具、企业 REST 接口、MCP 服务和平台内其他应用都可作为工具。隔离的代码沙箱与桌面沙箱让智能体安全地执行分析；定时触发与消息通知覆盖无人值守任务。
模型可替换，不被绑定
自研多供应商抽象层，内置 9 种原生协议适配，商用模型与自部署模型可随时切换或混用，无需重建应用。
默认内置治理
角色、用户组与项目成员共同决定谁能用哪个应用、调哪些工具。API 访问、工具调用与数据变更全部留痕，高风险动作可等待人工确认。
可观测与反馈闭环
追踪请求量、成功率、延迟、Token、成本、错误与应用健康度；可下钻到单次工具调用和检索结果，并把用户反馈纳入评估。
Drbool Ontology
把分散的数据，变成智能体能推理的业务对象。
Drbool Ontology 用一条主线把原始数据变成受治理的业务模型：接入、处理、建模、服务。每一步都有版本，每一个值都能追溯到它的来源。
- 1 · 接入
数据接入
数据来源、定时同步，以及三种数据：带版本的表格数据集；保留 PDF、Office 文件与网页每个版本原件的文件集；不复制数据、实时查询源库的虚拟表。
- 2 · 处理
数据处理流程
在节点图中完成清洗、解析、关联与汇总，逐步预览。文档解析、表格解析、切段和 AI 处理都是可重跑的步骤，按内容缓存；输入有新版本时自动重新运行。
- 3 · 建模
业务本体
定义对象类型、属性和链接类型。对象可由平台管理的核心表承载（经数据映射从一个或多个数据集写入），也可直连虚拟表；上游数据更新后自动重新入库。
- 4 · 服务
智能体与分析
每个项目提供一个 MCP 端点，含 8 个只读工具，用于理解本体、查找与统计业务对象、沿链接查看相关对象。Drbool Agent 等智能体使用项目级令牌接入。
没有变化，不出新版本
同步读到的数据与上一版相同时，不产生新版本、不触发下游，只记录「已确认最新」。网页按正文判断变化，只改了脚本或广告不算。
逐行可追溯
每一行都记录出处，可取回原始接口响应或原始文件版本；出处穿过处理流程一直保留到本体对象。血缘把来源、数据集、处理流程和对象类型端到端连起来。
分析台
用自然语言提问、多轮追问。每一步查询折叠为可读摘要，配数据卡片、图表与表格，并提供大纲和「问题 → 查询 → 回答」依赖图。保存的分析可按最新数据重算。
凭证库
密码、API Key、OAuth 令牌与 SSH 私钥统一信封加密存储（AES-256-GCM，数据密钥由主密钥保护）。配置中只保存引用，从不保存明文。
出网策略
对外请求只能访问数据来源允许的主机，默认禁止访问内网地址；遵守限速、重试与 robots.txt 规则。
部署简单
一个容器、一个端口、一个 PostgreSQL。文件存本地目录或任意 S3 兼容对象存储。每个项目拥有独立的数据库 schema 与角色，彼此隔离。
内置连接器
- PostgreSQL
- MySQL
- SQL Server
- Oracle
- 服务器目录
- 网站采集
- 任意 HTTP 接口
- SEC EDGAR
- FRED 美联储经济数据
- 港交所披露易
- 深交所公告
- 巨潮资讯
- Tushare Pro
任意 REST 接口都可通过声明式 HTTP 连接器接入，在表单中配置即可，无需写代码。
协同工作
智能体负责思考与行动，本体告诉它业务是什么。
两款产品通过 MCP 协议连接、分工清晰，每一个回答都能对照背后的数据核验。
Drbool Ontology 回答
- 有哪些业务对象，彼此如何关联
- 数据从哪里来，是否最新
- 每个数值背后是哪些行、文件和请求
Drbool Agent 决策
- 该问什么、该调哪个工具
- 在沙箱中计算、汇总、出图
- 何时执行、何时通知、何时等待人工
应用场景
从一个高价值场景起步，用同一套底座扩展下一个。
企业知识助手
员工用自然语言查询制度、手册、SOP 和历史故障经验，获得带来源的答案；新人也能更快获得专家级经验。
智能体 · 知识库智能运维告警诊断
告警触发后，智能体自动关联指标、日志、配置与相似历史故障，给出根因判断和处置建议，高风险操作进入人工审批。
工作流 · 工具 · 审批工单审核与流转
依据规则、历史案例和系统数据自动分类、补全、审核和派单，让人工只处理真正需要判断的异常。
工作流 · 知识库自然语言自助问数
业务人员直接问「本月各团队工单平均处理时长」，即可得到经过校验的查询、结果和图表，不必排队等数据团队。
问数 · 本体金融与市场研究
同步 SEC 文件、FRED 经济序列与交易所公告，解析文档，把公司与披露建模为业务对象，让分析师带着完整出处提问与研究。
本体 · 分析台定时巡检与报告
智能体按计划自动检查系统状态、查询指标、汇总异常，并把日报、周报推送到团队群组。
智能体 · 定时任务 · 通知安全与可信
每一次执行，都看得见、管得住、查得清。
治理不是事后补丁。权限、审计与隔离是两款产品核心数据模型的一部分。
- 私有化部署两款产品均可部署在企业自有机房或云账号中，数据留在你的环境里。
- 基于角色的权限控制角色与项目成员身份共同决定谁能查看、构建、运行和发布。
- 人工审批高风险工具和关键流程节点可设置为必须人工确认后才执行。
- 全链路审计API 访问、工具调用与数据变更全部记录，可随时复查。
- 项目隔离每个本体项目拥有独立的数据库 schema 与角色；数据来源只能由其所有者共享给其他项目。
- 密钥加密信封加密的凭证库，配置中只保存引用，不保存密钥明文。
- 出网控制对外请求仅限已批准的主机，默认禁止访问内网地址。
- 可校验的版本交付带 SHA-256 校验的离线安装包，每个版本都有明确的升级说明。
部署与合作方式
从第一个场景，到全公司的 AI 平台。
- 1
场景梳理
与你的团队一起，挑选一个价值清晰、数据可达的业务场景。
- 2
概念验证（POC）
部署到你的环境中，接入真实数据源，建模核心业务对象，基于你自己的数据构建第一个智能体。
- 3
生产上线
完善权限、审批、监控与系统集成，再通过网页、内部门户或 API 向用户推广。
- 4
规模化扩展
你的团队在同一底座上持续增加数据源、业务对象和应用，我们提供技术支持与持续的版本更新。
公司
关于 ArcFlow Labs
ArcFlow Labs 致力于帮助企业把 AI 从试点带入生产。我们相信，真正的难题不在于用哪个模型，而在于业务语境、执行控制与责任可追溯：智能体需要理解业务，只在清晰的边界内行动，并留下任何人都能核查的记录。
我们的两款产品 Drbool Agent 与 Drbool Ontology 从运行时开始全部自研，以可私有化部署的软件形式交付，让数据、模型与流程始终掌握在你自己手中。
- 专注领域
- 企业智能体与业务本体
- 产品
- Drbool Agent · Drbool Ontology
- 交付方式
- 私有化部署、私有云或托管服务