TUSEN AGENT OPERATING SYSTEM

TAOS 企业级 AI Agent 智能基座

TAOS 面向企业建设统一的智能体管理与运营平台，将模型能力、企业知识、Prompt 资产、MCP 工具、工作流、会话记忆与治理审计统一纳管，帮助企业从“零散试用 AI”进入“体系化运营 AI”。

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TAOS 系统首页示意图

不是聊天机器人，而是企业智能生产力平台

TAOS 的目标不是提供一个单点问答入口，而是把“能回答问题”的大模型能力升级为“可管理、可治理、可集成、可审计、可运营”的企业 AI 基础设施。

01

统一 AI 入口

面向 Web、管理后台、企微、飞书、钉钉、API 与嵌入式组件，提供统一智能体访问与管理入口。

02

沉淀组织资产

将企业知识、Prompt、工具、流程和智能体模板沉淀为组织级 AI 资产，支持复用、评测、审批和持续优化。

03

闭环业务执行

通过“问答 + 工具调用 + 流程编排 + 人工审核”打通业务系统，让智能体既能理解问题，也能执行任务。

动态架构图：TAOS 如何把企业 AI 能力串成闭环

TAOS 将用户入口、企业知识、业务系统和模型服务统一接入，在运行时完成智能体编排、知识增强、工具调用、权限审计和持续运营，最终沉淀为可复用的企业 AI 应用能力。

TAOS 动态架构图
图示为 TAOS 的核心运行闭环：统一输入、运行编排、治理审计与业务产出。 打开完整图

六层能力体系

TAOS 采用分层架构，将入口、应用、知识、工具、模型、治理与基础设施解耦，既适合快速 MVP，也适合私有化、混合云和集团级多租户扩展。

用户入口层Web、管理后台、IM、API、嵌入式组件
应用与智能体层智能体广场、Agent 配置、多智能体编排
Prompt 与知识层Prompt 资产、RAG、记忆中心、上下文治理
工具与集成层MCP Gateway、接口适配器、数据库与 RPA 工具
模型服务层模型网关、多模型路由、向量与重排模型
治理与运营层权限、审计、成本、监控、评测与内容风控
基础设施层MySQL、Redis、向量库、MinIO、日志监控
交付部署Docker、Kubernetes、私有化与混合云部署
企业级智能体管理平台材料架构页

核心能力矩阵

TAOS 的产品能力围绕“统一模型、统一知识、统一 Prompt、统一工具、统一智能体、统一记忆、统一安全、统一运营”展开。

M

模型管理中心

统一接入 OpenAI、DeepSeek、通义、智谱、Claude、Gemini 与私有模型，支持模型密钥、路由、降级、配额和调用审计。

K

企业知识库与 RAG

支持多格式文档接入、解析切片、向量检索、关键词检索、重排序、权限过滤、引用溯源和质量评测。

A

智能体管理中心

覆盖智能体创建、Prompt 绑定、知识绑定、工具绑定、记忆配置、调试、审核、发布、灰度、监控和回滚。

S

多智能体协同

支持顺序、并行、条件、循环与 Supervisor 调度模式，将复杂任务拆给多个专业智能体协作完成。

T

MCP 工具平台

将 REST API、数据库查询、RPC、文件服务、RPA 和企业搜索封装成可注册、可授权、可审计的 MCP Tool。

P

Prompt Asset System

让 Prompt 像 SDK 和组件库一样具备分类、版本、变量模板、自动评测、人工审批、引用追踪和效果分析。

C

上下文与记忆中心

管理短期上下文、摘要记忆、长期记忆、任务记忆和组织记忆，确保跨会话连续性与权限隔离。

G

安全、权限与审计

覆盖身份认证、分级授权、数据脱敏、内容安全、工具审批、Prompt 注入防护、日志留存和审计追踪。

O

AgentOps 运营分析

度量调用量、活跃用户、成功率、响应耗时、Token 成本、知识命中率、满意度、风险率和版本效果。

RAG 问答与工具执行流程

TAOS 将权限、检索、上下文、模型、工具和审计串到同一条链路里，保证回答有依据、工具调用有边界、业务动作可追踪。

1. 请求进入解析租户、用户、智能体、会话 ID，并完成身份与权限校验。
2. 知识增强查询改写、混合检索、重排序、权限过滤和上下文组装。
3. Agent 执行模型推理、工具选择、多智能体协同或工作流节点执行。
4. 治理审计记录 Prompt 版本、模型版本、知识引用、工具参数与执行结果。
5. 反馈优化用户反馈、低分样本、成本指标和知识质量回流到运营体系。

MCP Gateway：安全调用企业系统

MCP Gateway 是企业工具治理的统一入口，提供 Tool Registry、Auth Proxy、Policy Engine、Rate Limit、Audit Log、Tool Version 与 Sandbox。默认只读优先，写操作必须授权，高风险工具进入人工审批。

  • 内部系统：OA、CRM、ERP、工单、财务、HR、数据中台
  • 封装对象：REST API、RPC、SQL、文件服务、RPA、搜索服务
  • 治理重点：权限、参数 Schema、脱敏、限流、版本与审计

Prompt Governance：让专家经验成为组织资产

TAOS 将系统 Prompt、领域 Prompt、安全 Prompt、评审 Prompt、输出 Prompt 和 Guardrail Prompt 从“配置文本”升级为“可治理资产”。

  • 生命周期：创建、调试、评测、审批、发布、反馈、迭代、归档
  • 治理能力：分类、版本、变量模板、组合编排、引用追踪
  • 运营指标：满意度、错误率、响应质量、成本与风险输出

建设路线

建议先打造可演示、可试点的智能体闭环，再逐步连接企业系统、强化治理运营，最终沉淀行业模板与规模化能力。

MVP 闭环

模型管理、知识库、单智能体创建调试、基础 Prompt Library、会话隔离、流式对话、管理后台与用户端。

企业集成

MCP Gateway、内部接口封装、工具权限审计、工作流编排、IM 入口和单点登录。

治理运营

Prompt 资产治理、自动评测审批、AgentOps、成本治理、内容安全、长期记忆治理和知识库质量评估。

规模化模板

智能体模板市场、行业 Prompt 包、行业知识库模板、多智能体应用模板和集团级多租户运营。

让企业从“零散试用 AI”进入“体系化运营 AI”

TAOS 帮助企业把模型能力转化为可复用、可管理、可审计、可持续优化的智能生产力。建议从 1 到 3 个知识充分、流程清晰、价值可量化的标杆场景开始。

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