灵快科技发布 Botnow 3.0：面向结果交付的企业级智能体平台
Botnow 3.0 企业级 AI 智能体平台
在过去这段时间，用户在使用 AI 的过程中，最多的一个问题是：现阶段的 AI 能给他们带来什么？
答案常常卡在一个尴尬的地方。以数据分析场景为例，写方案、做分析、查资料，AI 都能给出一段挺漂亮的话。可这段话说完，活还没干完——数据得自己去导，图表要自己画，格式得手动调，最后仍然需要人工再来一遍。
所以我们换一个问题：如果 AI 不是回答问题，而是直接把东西做出来交付给你，会怎样？
不是「帮你写个大纲」，而是一份带着数据、带着图表、能直接发出去的分析报告。
灵快科技旗下 Botnow 产品就是为这件事做的。 Botnow 3.0 现已正式发布！
如果说上一代 Botnow （https://botnow.cn）解决的是 "答"—— 企业投喂私有资产，与 AI 一问一答；或把固定业务画成工作流，稳定执行。
那么 Botnow 3.0 带来的，是真正意义上的 "做"：你只需给出目标和材料，智能体自己拆步骤、调工具、读写文件，完成后把成果交到你手上。
从 "会答" 到 "会做"，升级前后的区别一目了然：
| 维度 | 3.0之前 | 3.0之后 |
|---|---|---|
| 任务怎么开始 | 提问，或跑已有流程 | 描述目标、交材料，Agent 自己拆步骤 |
| 步骤从哪来 | 通过工作流节点进行编排 | Agent 按中间结果决定下一步，也能调用已有流程 |
| 谁在执行 | 模型在对话里调工具 | Agent 在独立沙箱里读写文件、跑脚本、开子 Agent |
| 卡住了怎么办 | 需要重新发起对话 | 它主动问；人也能中途插话、拦下高危操作 |
| 方法怎么沉淀 | 写在提示词里 | 打包成技能，装上就按这套方法做事 |
| 系统怎么接 | 通过插件接入外部系统 | MCP 接入外部系统，按调用者身份鉴权 |
| 产物去哪了 | 仅支持生成文本 | 落云盘，分类检索、分享、下一轮直接引用 |
| 重复的工作 | 每次手动发起 | 定时任务：周期、一次性、结束时间 |
Botnow 让任务形成交付闭环
Botnow 3.0 都有哪些核心能力？
| 能力 | 描述 |
|---|---|
| 智能体编排与自主执行 Agent | 按业务需要定制专属场景 Agent，把目标、材料交进去，Agent 自己拆步骤、选工具、读写文件、完成任务并交付成果，步骤不再需要人提前画出来。 |
| Skill（技能） | 将专业方法、操作步骤、参考材料和模板打包成技能，让不同智能体复用同一套工作方法；支持发布、版本管理和授权使用。 |
| MCP 连接器与插件 | 接入企业已有的业务系统和工具，让智能体在授权范围内查询信息、调用业务能力，将任务推进到实际操作环节。 |
| Runtime 独立运行环境 | 为 Agent 提供文件处理、计算和工具执行的空间，保留执行过程中的文件与中间结果；不同用户的运行环境相互隔离。 |
| 人机协同 | 任务执行中，用户可以补充要求、调整方向；需要确认的信息或操作，由智能体按任务配置向用户询问、请求批准后继续推进。 |
| 云盘 | 统一存放上传的材料和任务产物，支持预览、下载和分享。已有文件可以在后续任务中继续引用，减少重复整理和上传。 |
| 定时任务 | 把需要重复执行的工作设为一次性或周期任务，按计划发起执行，并查看运行记录与结果，让验证过的工作方式持续复用。 |
| 企业知识库 | 将企业文档和业务资料整理为可检索的知识，让智能体依据企业自己的资料回答问题，并在任务中查找、引用所需信息。 |
| 可视化工作流 | 把步骤明确的业务流程编排成可复用的工作流，串联判断、分支和工具调用；调试完成后，也能交给智能体调用。 |
| 模型接入与私有化部署 | 按业务需要配置模型服务，并支持在企业自有环境部署，将智能体、知识、工具和管理能力纳入企业自身的使用与运维体系。 |
Botnow 3.0 定位是什么？
Botnow 3.0 是企业级 AI 智能体工作平台。
它把能干活儿的 AI 员工装进企业自己的办公环境里。这个「员工」有身份、有权限、有工具、有记忆，干过的事也留得下痕迹。
和上一代比，主要有三个变化发生：
| 变化 | 从 | 到 |
| 交付形态 | 回答问题 | 交付成果。文档、报表、代码、数据文件，拿到手能直接用，不用再加工一遍 |
| 组织形态 | 单点工具 | 协同平台。统一入口、统一知识、统一权限，全员能用，开发能扩，IT 能管 |
| 管控形态 | 不敢放开 | 敢于托付。细粒度授权、沙箱隔离、人工审批、全链路审计，四样凑齐，业务才敢把真事交出去 |
这次升级带来了哪些变化？
先看 Botnow 3.0 整体架构：Botnow 企业级智能体平台架构
从底层基础设施到顶层业务场景，六层架构环环相扣，覆盖 Agent 从规划、执行到交付的全链路；同时治理与安全体系贯穿始终，让自主能力跑得动，更跑得稳、跑得合规。
同时，Bonow 3.0 满足不同用户视角的闭环应用：
Botnow 企业级支持智能体工作流、Cowork、知识库SKILL、运维管理等多种能力
Agent：根据目标组织执行，交付可检查的成果
在通用的智能体平台中，业务人员想要做一个场景 Agent，需要先使用工作流预先确定步骤与分支，流程稳定的场景里这没问题，可很多工作本来就不稳定，并且每个用户都有自己个性化的问题，要做多少步、如何完成这项任务，得接收到用户的需求才知道。
Botnow 3.0 的自主 Agent 会根据目标、输入材料和执行结果，判断需要开展哪些处理。企业因此可以将研究、分析、材料整理等步骤不完全固定的工作纳入平台。
先看一次真实的执行：1 分 49 秒，7 步
我们需要 Agent 帮我们做一个电商用户画像分析。一句话的需求，1 分 49 秒跑完，三个子 Agent 并行推进，产出 22 张交互式图表。
| 1分49秒 | 3 个 | 7 步 | 22 张 |
| 一次完整分析任务的耗时 | 并行推进的子 Agent | 自己拆出的执行步骤 | 生成的交互式图表 |
Botnow 多智能体协作，让复杂任务交付看得见，可追溯
七个步骤是 Agent 自己拆的：取数、数据体检、定口径、算统计量、出图、合成报告、校验交付。中间用了 Spearman 相关、卡方、Mann-Whitney U 这些方法，最后一步是打开无头浏览器，逐张确认 22 张图有没有真的渲染出来。这一步人工做起来太笨，通常会被省掉，但少一张，报告就是错的。
更能说明问题的是复核。子 Agent 在结论里写：购买频次与平均订单金额的相关系数是 -0.777，需修正。理由是这个相关系数没有解释意义，总支出本来就等于购买频次乘以平均订单金额，两个指标是乘法关系。
它没有把一个看起来很漂亮的强相关当成结论交上去。
这类任务以前换来的是几百字，整理、作图、成文还得人自己做。现在交回来的是能复现的执行链路、能直接打开的文件，以及一句"这里还不成立"。
执行跑偏了，人怎么接手？
"它跑飞了怎么办"，是客户问得最多的一句话。Botnow 3.0 的做法是在执行过程中支持人工介入点，不用等人事后发现。
| 介入方式 | 什么时候用 | 会发生什么 |
| 提问 | Agent 发现关键信息缺失 | 它停下来问，答完继续，不用推倒重来 |
| 插话 | 方向偏了，或者想加个维度 | 当轮补一句，它带着这句话往下跑 |
| 审批 | 碰到高危操作 | 按配置拦下，人点通过或拒绝 |
插话是最容易被忽略的一个。方案跑到一半发现少了个维度，以前只能等它跑完再来一遍；现在说一句"加上交付周期"，它就在后续步骤里改。
Botnow Human In The Loop机制，关键节点，人始终掌握主动权
Skill（技能）：把业务方法发布为技能，团队按版本复用
技能不是提示词模板，它是一整个包。同样是评审材料，企业关注的项目、判断口径和交付格式可能不同。Skills 用于承载这些专业要求：处理步骤、检查规则、参考文件、脚本和模板，都可以组成技能包，配置给 Agent。
装到 Agent 身上，它就照这套方法做事，不用每次在对话里反复交代。
Botnow 统一维护技能，让专业能力按需服用
举两个具体的。公文排版这个技能，要求按 GB/T 9704-2012 把 Markdown、TXT、DOCX 转成符合国标的公文；合同审查这个技能，要求逐条指出问题、输出 HTML 和 PDF 两份报告，并且不改原文。省事的地方在这儿。一个团队花两周摸出来的做法，别的团队装上就能用，不用重新摸一遍。公司里谁最懂这个业务，就把那套处理逻辑写进技能里。
Botnow 内置多种 SKILL 技能、Agent模版等
MCP：接入企业自己的业务工具
MCP 是连接外部系统的通道。飞书、企业微信、OA、CRM 等这些系统接进来，Agent 就能自己去查工单、读文档、查询内部业务系统数据。例如，接入工单与告警服务后，Agent 可以获取明细、按照任务要求汇总问题，并形成统计与分析文件，减少人员逐个页面查询、复制的步骤。
Botnow MCP：接入企业自己的业务工具
另外一件事是身份透传。Agent 调工具时带的是使用者本人的身份权限，Agent 能否看这张工单，由用户本身的权限决定。
Runtime：为 Agent 提供能够实际开展工作的环境
Botnow 3.0 给每个用户配备了一个独立沙箱，沙箱内提供完整的运行时和浏览器环境，Agent 可以在其中读取资料、编写和运行处理脚本、计算数据、生成图表，并根据配置使用浏览器与相关工具。一次任务中的文件和中间结果，可以继续用于后续处理。这样的好处在于：
- 每个用户拥有独立沙箱，确保数据隐私与数据安全
- 用户之间硬隔离，能够留存用户自己的资产，如文件、产物等
- Agent 能够记住用户的喜好、身份等画像，越用越聪明
- 沙箱按需启动，闲置一段时间自动休眠，夜里没人用不占资源
- 同一个用户的多个 Agent 复用一个沙箱，目录和记忆各自隔离
Botnow Agent Runtime：为 Agent 提供能够实际开展工作的环境
云盘与任务成果：保存输入、留存产物
文件交付之后，还需要能够找到、检查并交给后续任务使用。Botnow 3.0 上线的云盘，无论是用户自己上传的文件，还是 Agent 生成的产物，均会存进云盘，统一管理，下一轮对话里可以直接引用，不用重新上传，用户也可在平台中进行文件预览和下载，或者将文件共享给其他用户。
Botnow 云盘与任务成果：保存输入、留存产物
定时任务：明确要求后，按计划自动发起
Botnow 3.0 支持设置定时任务，需要 Agent 自己触发的任务，可以挂到日程上按需周期执行，等待 Agent 自主执行以及生成最终产物，彻底解放双手。
Botnow 定时任务：明确要求后，按计划自动发起
Agent 安全与可观测
自主 Agent 进企业，最先被问的不是能力，是责任。
Botnow 3.0 权限可细粒度到工具，除了平台、空间、项目三层作用域外，更是支持实例级覆盖，管到单个资源的单个动作。用户在使用 Agent 时，会严格按照用户本身的权限范围，执行范围内的操作。同时支持 Agent 安全配置，如：敏感词库、命令白名单、访问限制等安全围栏。
除此之外，Botnow 3.0 还支持 Agent 可观测。可观测不只是「给用户看进度」，它同时服务于调试、审计、成本管理与效果优化。Agent 思考过程、计划清单、工具调用、文件变更、子 Agent 委派等全部事件实时渲染，每次工具调用的入参、返回、耗时与错误都可展开。定位问题不靠猜，直接观测是哪一步、什么原因。
为什么选择 Botnow？
市面上能选的大致三类。一类是通用 AI 助手，有着问答能力，但是交付出来是纯文本。一类是开源智能体平台，能搭能编，但是工程得客户自己去做，并且不支持自主 Agent 能力。还有一类是大厂做的 Agent 办公产品。
Botnow 的差别在于：它是一个完整的企业级 AI 平台，能基于企业自己的场景，快速落地贴合业务的定制 Agent。
为什么选择 Botnow? 一站式企业级智能体平台
Botnow 现已落地：中核集团、国家知识产权局商标局、惠发股份、中国电子口岸、丰田汽车等客户，覆盖政企、能源、食品、汽车、教育等行业场景。
Botnow企业级智能体平台已落地约 100 家中大型行业客户
让已有业务资产，进入新的执行方式
Botnow 3.0 将自主 Agent 纳入企业原有的知识、工具和流程体系：Skills 维护方法，MCP 连接业务工具，Runtime 承载实际操作，云盘管理材料与成果，定时任务安排重复工作，企业管理能力负责发布与使用边界。
这些能力可以按任务自由组合，服务于不同岗位和业务需求。企业可以从一项明确的任务开始，验证执行与交付，再将有效方法发布复用到更多工作中。
了解 Botnow 3.0 / 预约产品演示，访问 https://botnow.cn