Fellow AI OS

企业 AI 的统一底座

把 Agents 执行、Gateway 运行与 Applications 沉淀放在同一平台之上,由 Console 管控、Connectors 接入。模块化、开放、可私有化部署。

  • 一个平台复用权限与接入
  • 从单点试点扩展到多工作流
  • 本地验证与生产部署同一运行时

为什么需要统一底座

每个新场景,都比上一个更快落地

统一层的价值不是功能更多,而是避免每个 AI 项目重复建设连接、权限、运行和治理。

01

模型持续可选

按任务选择合适模型,新模型接入不推倒已有流程。

02

建设速度复利

连接、权限、审计一次建设,后续场景直接复用。

03

上下文持续流动

Agent 与应用在同一权限下读取业务上下文,减少重复录入和信息断点。

04

治理随规模扩展

组织、成本、访问和审计在同一控制面增长,而不是散落到各团队。

05

成功经验变成资产

有效的 Skills、运行轨迹和应用不断沉淀,形成客户拥有的组织能力。

OS modules

Console 与 Connectors:OS 级独立模块

产品线回答「买什么」;Console 与 Connectors 是 AI OS 上可独立部署、独立扩展的平台模块,与 Gateway 运行时协同而非被其替代。

Architecture

叠在现有系统之上,而不是替换它们

Fellow 采用 L2 集成连接 → L3 Agent 平台 → L4 价值产出 → L5 安全治理 的叠加模型。L1 业务系统始终不动。

  • 凭证库:Trigger、MCP、Skills 共用登录与授权
  • 同一 Gateway 运行时:Desktop 与 Cloud 语义一致
  • Console:组织、模型、接入应用与用量治理
  • 开放协议:客户保留扩展权与数据所有权

企业可信基础

从第一次运行开始就安全可控

隔离执行

Desktop 采用本机 OS 进程沙箱;Cloud 与私有化采用 Docker 容器严格隔离代码与工具执行。

权限边界

按组织、应用、系统与工具最小化授权,绝不把敏感接口访问权交给不受控的提示词。

全程留痕

每次模型请求、上下文提取、工具调用与产出结果全程落盘,支持多维度的合规追溯审计。

部署自主

从 Desktop 本地验证到 Cloud 协作与私有化 Docker,核心数据不出域,杜绝厂商锁定。

Operating model

从试点到生产的统一路径

  1. 01

    选定一个边界清晰的高频流程

  2. 02

    Agents 连接现有系统并交付可验收成果

  3. 03

    Gateway 落实治理、权限与可观测

  4. 04

    Applications 把成功过程沉淀为长期能力

讨论你的首个生产用例

告诉我们你的行业、目标流程与部署约束。我们会一起定义试点范围与验收标准。