(权力)
企业决定 AI 可以看到什么、调用什么、执行什么，什么动作必须审批，谁拥有审批权。AI 承担工作，人保留权力。
(证据)
重要的 Agent 执行留下 Task、Input、Context、Tools、Actions、Output、Evidence、Approval 和 Outcome。管理者不仅看到答案，还知道它为什么这么做、调用了什么、结果是什么。
(接入)
通过 API、MCP、Connectors、Activepieces、Windmill、Workspace Bridge 和 Channel Plugins 接入已有的企业系统和业务工具。不是让企业扔掉所有软件重新开始。
(模型)
Agent Runtime 按任务连接不同的 AI 模型与工具。模型是引擎；企业长期拥有的是自己的数据、Ontology、知识、Workflow、Skills、Agent Workforce 和 Business Memory。
(为什么从一开始就这样设计)
AI 如果只能回答问题，安全问题很简单。当 AI 可以真正执行工作以后，权限、审批、证据、审计和治理就成为产品本身的一部分。STARGO WORK 从一开始就按照「AI 会进入真实业务流程」来设计。
(部署方式)
云端。
专属企业环境。
私有化部署。
企业 SLA。
(数字)
288
个 AI 员工，在企业设定的权限范围内工作。
13
项企业治理能力：Capability Center、Identity & Permission、Approval Service、Audit Ledger、Credential Management、Agent Guardrails、Tenant Isolation、Failure Handling、Canary、Rollback、Evaluation、Observability、Human-in-the-Loop。
3
种部署方式：云端、专属企业环境、私有化部署。
(原则)
五个治理组件 (5)
Capability Center
(AI 可以调用什么)
Identity & Permission
(谁，以什么身份)
Approval Service
(什么必须审批)
Audit Ledger
(每个动作留证据)
Credential Management
(凭据不进 Prompt)
(来自真实的全球贸易)
STARGO WORK 不是从一张 SaaS 产品需求表开始的。它来自真实制造业与全球贸易业务中的问题：怎么找到客户、判断客户、快速回复、管理产品知识、报价、审批、做 PI、管理订单、准备出口文件、持续跟进，以及怎么让企业增长不再完全依赖增加人。
(接入已有系统)
接入方式(7)
(方式)
(做什么)
(连接什么)
