致远互联 - 企业级AI平台 - CoMi Builder

CoMi Builder

支持多模型接入与协同数据权限管理，助力企业快速构建智能体，实现业务流程智能化

产品优势

内置丰富智能体，协同接口直连数据，安全可控，开放扩展，多模型支持

开箱即用智能体
内置20+行业智能体，开箱即用，无缝集成协同场景，支持零代码快速部署。

协同互联互通
集成协同接口，直连数据源，实现业务流程无缝互通。

数据安全权限可控
基于协同组织模型，实现业务/应用/数据权限的精细化管控与安全隔离，**多层级数据合规访问。

自主规划
通过对智能体角色设定描述，调用提示词、工具、向量库快速构建智能体，可自主规划任务执行步骤。

开放可扩展
支持第三方工具/接口/MCP协议无缝接入，自建Agent服务开放共享，构建企业级智能生态。

多元化大模型接入

支持主流大模型标准协议接入，如DeepSeek、通义千问等，灵活集成多模型能力。

平台架构图

灵活构建企业智能体，重构协同平台与应用，重塑协同工作新范式

核心亮点

以AI大模型作为核心底座，通过CoMi Builder的智能体编排能力，打造基于COP平台应用的企业智能体


多模型接入
支持DeepSeek、通义千问等不同大模型的接入调用，赋予平台在不同应用场景下具备更灵活的表现
☑DeepSeek接入  ☑通义千问接入  ☑豆包接入  ☑ChatGPT接入  ☑文心一言接入  ☑腾讯混元接入
☑月之暗面接入  ☑盘古接入



开箱即用提示词
结合办公/创作场景，内置丰富的提示词，提供更多企业用户开箱即用的能力



MCP/API快速接入
开放共建接入专有能力厂商，核心自建大量协同技能Tools，通过工具调用扩展智能体应用能力边界。MCP协议简化AI应用集成，统一接口规范。



数据互通，权限可控
内置连接协同知识库（文档中心、新闻、公告、协同附件等），具备组织模型权限管控的企业级知识建设与运维能力，通过向量库的调用为智能体提供更准确、安全的记忆能力



自主规划
通过对智能体角色设定描述，调用提示词、工具、向量库快速构建智能体，可自主规划任务执行步骤



多端使用
涵盖Comi App、PC web端、侧边栏、API调用等多种接入方式，满足不同场景的智能化交互体验



内容安全与合规
支持敏感词设置与检测，操作日志全程记录，仅系统管理员可见，**数据安全合规。

应用组成及搭建
五步快速搭建应用

应用基础配置
配置应用名称、图标、开场白及权限范围，支持标签管理与应用授权。


多Agent协同管理
添加多个Agent，设置角色与推理模式，集成工具与向量库实现协同。


工具灵活集成
预置20+办公工具，支持MCP/API接入，扩展应用服务边界。


向量库语义检索
连接企业级向量库，实现知识问答与语义检索，**数据权限安全。


权限精准控制
基于协同组织模型，按用户授权控制应用使用范围，确保数据安全。


调试发布一体化
提供预览调试、日志追踪功能，支持API发布与标准化服务调用。

智能体Agent搭建
六步快速搭建Agent

Agent基本配置
配置名称、角色、模型等基础参数，支持多维度参数设置与权限绑定。


参数配置
自定义Agent推理模式、对话轮数和单次回复限制优化交互等。


工具集成管理
添加自定义工具，支持HTTP/OpenAPI接口，扩展Agent任务执行能力。


向量库管理
上传本地文档，创建知识库，管理向量切片及检索策略。


权限精准控制
基于组织模型，按用户角色授权，确保数据访问安全合规。


调试发布一体化
提供会话预览、日志追踪，支持API发布与标准化服务调用。

常见问题

CoMi Builder的主要功能是什么？
CoMi Builder是一个智能体定制平台，主要用于帮助企业快速构建和定制专属的智能体。它提供了丰富的工具和功能，支持企业根据自身需求灵活配置智能体，实现业务流程的自动化和智能化。


CoMi Builder支持哪些类型的模型接入？
CoMi Builder支持多种类型的模型接入，包括LLM（大型语言模型）和Embedding模型。目前已经接入并适配了DeepSeek、GPT、通义千问等多种大模型，企业可以根据自身需求选择合适的模型进行集成。


CoMi Builder如何帮助企业实现数据安全和权限控制？
CoMi Builder通过基于协同组织模型的权限控制，实现了对企业业务、应用和数据的全面权限管理。企业可以根据不同部门和用户的角色，设置详细的访问权限，确保数据的安全性和合规性。


CoMi Builder是否支持第三方工具和智能体的接入？
是的，CoMi Builder支持第三方工具和智能体的接入。企业可以将现有的工具和智能体集成到CoMi Builder平台上，扩展智能体的功能和应用场景，实现更高效的协同工作。


什么是Agent？什么是应用？什么是向量库？什么是提示词？它们的关系是什么？
1. Agent（智能体）
定义：Agent是在特定环境中能够自主行动、感知和决策的实体，通常基于大模型（LLM）并结合规划、记忆、检索和工具调用能力，实现智能化任务执行。
核心公式：Agent = LLM（大模型） + Planning（规划） + Memory（记忆） + 检索 + Tools（工具） 
示例：在协同办公中，“会议安排Agent”能根据用户需求自动协调日程、发送通知。
2. 应用（Application）
定义：应用是承载多个Agent的完整智能场景闭环，通过会话与用户交互，整合意图识别和Agent编排，实现复杂业务逻辑。 
示例：智能办公应用可能包含“会议Agent”“文档Agent”“审批Agent”，协同完成从会议安排到文件签署的全流程。
3. 向量库（Vector Database）
定义：存储非结构化数据（如文档、知识库）的向量表示，支持语义检索和知识匹配，为Agent提供记忆和知识支持。 
作用：
知识检索：快速匹配用户问题与相关文档片段。
记忆存储：保存历史交互信息，提升Agent的上下文理解能力。
4. 提示词（Prompt）
定义：用户通过自然语言指令明确任务目标和要求，指导Agent执行操作。
示例：用户输入“帮我安排下周五的市场部会议，参会人有张三和李四”，提示词触发“会议安排Agent”调用日程和通讯录数据。
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关系与协同
Agent与应用：应用是Agent的载体，一个应用可集成多个Agent，协同完成复杂任务。
Agent与向量库：Agent通过向量库检索知识，向量库为其提供上下文和事实依据。 
提示词与Agent：提示词是用户与Agent交互的输入，定义任务目标和约束条件。