智能层
Ontology
给 AI 一个企业模型
Evolution
可治理的自我进化
不是聊天机器人。是运营智能层。
把客户、询盘、报价、订单变成 AI 能理解、能操作的业务对象。

Ontology

客户
报价
订单

Customer · 客户

是谁、来自哪个市场、买过什么、正在谈什么、谁负责、下一步是什么。
让软件适应企业:真实流程直接进入系统能力。

前置部署

客户
报价
订单

Inquiry · 询盘

来源、意图、需求、风险信号、关联的客户与产品,以及它应该变成的下一个对象。
不等提问:按事件、时间和目标运行,主动行动。

主动执行

客户
报价
订单

Quote · 报价

来自哪一次询盘、哪个配置、哪条价格规则,是否越过利润护栏,谁批准的。
客户
报价
订单

Order · 订单

来自哪一次报价、处于什么阶段、有没有付款、哪些文件已经准备、什么操作需要审批。
客户
报价
订单

Shipment · 出货

生产、QC、包装、提单、原产地证、Form E、认证资料——一个对象,一条链。
客户
报价
订单

Task · 任务

目标、待办、状态、负责人、证据、审批、失败与恢复——即使执行被打断,系统依然知道做到哪里。

观察真实流程

把运营建成模型

把 AI 放进流程

用结果改进平台

主动,不是被动

一个重点客户三天没有回复。

一个老客户可能进入补货周期。

一个新进口商开始出现采购信号。

报价已经发送,但没有结果。

订单即将进入下一个节点。

Follow-up Agent

一个重点客户三天没有回复。

一个老客户可能进入补货周期。

某个产品在某个市场突然获得更多搜索需求。

报价已经发送,但没有结果。

订单即将进入下一个节点。

Follow-up Agent

一个客户提出了知识库无法回答的问题。

Market Signal Agent

发现变化 → 判断重要性 → 生成任务

调动合适的 Agent → 执行 → 请求必要审批

Orchestrator

Follow-up Agent

一个客户提出了知识库无法回答的问题。

Market Signal Agent

发现变化 → 判断重要性 → 生成任务

调动合适的 Agent → 执行 → 请求必要审批

Orchestrator

Follow-up Agent

一个重点客户三天没有回复。

一个老客户可能进入补货周期。

一个新进口商开始出现采购信号。

报价已经发送,但没有结果。

订单即将进入下一个节点。

Follow-up Agent

一个重点客户三天没有回复。

一个老客户可能进入补货周期。

某个产品在某个市场突然获得更多搜索需求。

报价已经发送,但没有结果。

订单即将进入下一个节点。

Follow-up Agent

一个客户提出了知识库无法回答的问题。

Market Signal Agent

发现变化 → 判断重要性 → 生成任务

调动合适的 Agent → 执行 → 请求必要审批

Orchestrator

Follow-up Agent

一个客户提出了知识库无法回答的问题。

Market Signal Agent

发现变化 → 判断重要性 → 生成任务

调动合适的 Agent → 执行 → 请求必要审批

Orchestrator

Follow-up Agent

不再

等提示

等回复

丢上下文

等提示

等回复

丢上下文

288 个 AI 员工。

一个共享的企业现实。

客户
报价
订单

Agent Teams

一个复杂任务可以同时调用市场研究、客户调查、产品、销售、报价、合规、内容和订单 Agent;它们交换上下文、任务和结果。这是一支数字团队,不是一个聊天框。

长任务执行
数小时、数天、数周
中断后仍知道下一步

公司本身成为模型。

可治理的自我进化

STARGO WORK
Observer → Evaluation → Improvement → Canary → Approval → Promote / Rollback