Full Process Agent Platform

全流程智能体平台
方案总图

这套方案的核心不是“买一个 Qoder 然后接上去”，而是建设一个企业自己的智能体产品平台： 前端和业务能力沉淀在平台，执行层通过沙箱池装入可替换 Kernel。Qoder、OpenClaw、Claude Code、 未来自研内核都只是可插拔智能体内核。

图一：产品方案

用一个产品平台承接企业用户、流程场景、知识资产和交付结果。用户感知的是“全流程智能体平台”， 不是底层具体用了哪个 Kernel。

企业入口

需求从这里来
管理层 / 流程负责人 要看流程瓶颈、经营指标、改善路径和可执行建议。
业务团队 要跑合同、报告、审批、会议纪要、数据分析和日常自动化。
专家 / 方法论 Owner 把专业经验沉淀成 Skill、模板、知识库和流程 SOP。
IT / 安全 / 管理员 要管账号、权限、集成、审计、成本、模型和部署边界。
统一入口 Web 工作台、嵌入式对话、自动化任务、API 调用、企业集成。

全流程智能体平台

平台把企业场景包装成可配置、可审计、可复用的智能体产品： Agent 负责角色和目标，Skill 负责方法和产物，知识库负责组织记忆， 流程架构负责业务语境，评测和监控负责持续改进。

Agent 工作台 创建、配置、运行和复用企业智能体。
Skill 广场 沉淀方法论、模板、脚本、文件和交付格式。
知识库与记忆 保留企业知识资产，不把记忆完全交给外部内核。
MCP / 集成中心 连接内部系统、工具、数据源和第三方服务。
流程架构 按企业流程组织 Agent 能力，而不是堆聊天机器人。
自动化与评测 让任务可定时、可回放、可评分、可持续优化。
权限与审计 租户、角色、工具授权、运行事件、产物留痕。
监控与成本 看质量、延迟、失败率、用量和 Kernel 成本。
场景产品化 从一次性提示词变成可复用能力
能力资产化 把专家经验沉淀到 Skill 和知识库
执行可治理 权限、审计、产物和成本都有边界
内核可替换 不被单一 Agent Runtime 锁死

交付结果

价值到这里落地
流程诊断与改善 销售到回款、采购到付款、需求到交付、客服到闭环。
标准化业务产物 报告、纪要、合同审查、PRD、方案、复盘、知识卡片。
企业自动化任务 定期巡检、数据抓取、风险提醒、周报生成、评测跑批。
组织能力闭环 运行记录进入审计，结果进入知识库，指标进入监控。
最终体验 企业用户只看到一个稳定平台；底层 Kernel 怎么换，由平台消化。

图二：技术方案

技术上采用“产品 API + 平台协议 + Worker 网关 + 沙箱 Kernel 池”的结构。 Qoder、OpenClaw、Claude Code 都被放在 Kernel 插槽里，通过 Adapter 接入。

用户与前端 复用现有 Skill Platform 交互
工作台 平台首页、指标、任务入口。
Agent / Skill 创建、编辑、发布、复用。
对话画布 SSE 流式输出、工具过程、产物预览。
知识 / 流程 知识库、记忆、流程架构节点。
评测 / 监控 质量、成本、失败率、审计。
产品中台 apps/api，兼容旧前端 API
账号 / 租户 / 权限 OIDC、LDAP、SAML、飞书、钉钉、企微预留。
Agent / Skill 数据 版本、绑定、审核、发布、使用统计。
知识库 / 记忆 平台检索、上下文注入、来源回传。
Thread / Run / Audit 任务记录、事件、产物、审计链路。
平台协议 platform-protocol，内部稳定边界
Run Request 把用户、租户、Agent、Skill、知识、工具、模型、产物策略统一成一次运行请求。
My Agent Control Protocol 平台私有控制协议，不等同于 Model Context Protocol。上层只认它。
Event / Artifact 把消息、工具、计划、权限、错误、文件产物统一回传给前端和审计系统。
Worker 网关 apps/worker，托管执行生命周期
路由 自动选择 Qoder、OpenClaw、Claude Code 或其他内核。
队列 / 并发 任务排队、优先级、限流、超时。
权限 工具白名单、人工确认、危险操作拦截。
工作区 每个任务独立 workspace，文件产物可追踪。
事件映射 把不同 Kernel 的输出转成统一平台事件。
沙箱 Kernel 池 买沙箱，往里装智能体内核

Sandbox Runtime

沙箱不是智能体本身，而是执行容器：隔离文件系统、网络、密钥、进程、工具权限和资源上限。 每次运行都可以拿到独立 workspace，完成后产物回收到平台。

进程隔离 CLI / SDK / ACP 子进程。
密钥注入 KMS / Secret 管理。
网络策略 出站白名单和审计。

Pluggable Agent Kernels

每个 Kernel 都通过 Adapter 接入平台协议。平台不直接暴露 Kernel，也不让浏览器直连 Kernel。

Qoder Kernel ACP / SDK，复杂任务、多步执行、工具调用。
OpenClaw Kernel 龙虾位：可作为另一个沙箱智能体内核接入。
Claude Code / CloudCode 代码型或通用型强 Agent 能力，通过 Adapter 映射事件。
Coze / 自研 / 未来内核 只要能适配协议，就能进入 Kernel 池。
云上底座 阿里云专属服务器优先
ECS / 容器 Web、API、Worker、沙箱池。
RDS MySQL 业务数据、任务、事件、审计。
Redis / Tair 队列、限流、缓存、状态。
OSS / SLS 文件产物、日志、检索和审计。
KMS / WAF / SLB 密钥、入口防护、负载和证书。

落地路径建议

先证明 Kernel 插槽可用，再做企业治理和规模化。不要一开始承诺完全离线或全量替换， 先把高价值流程打透。

PHASE 01 平台协议闭环
  • 保留旧前端体验和 P0 API。
  • 固化 Run Request、Event、Artifact 协议。
  • 用 mock kernel 完成聊天、Skill、产物、SSE 全链路。
验收：用户能在新平台完成一次完整任务。
PHASE 02 Kernel POC
  • Qoder 先跑 cli-print，再验证 ACP 长任务。
  • OpenClaw 和 Claude Code 各做一个最小 Adapter。
  • 比较延迟、事件完整度、产物能力、成本和稳定性。
验收：至少两个 Kernel 能被同一平台协议调度。
PHASE 03 企业试点
  • 选择 3 个高价值流程：流程诊断、报告生成、合同/审批类任务。
  • 接入企业账号、权限、审计、知识库和产物存储。
  • 建立评测集，按准确性、可控性、时延和成本打分。
验收：业务负责人愿意按流程常态使用。
PHASE 04 规模化交付
  • 规范化 MySQL 表、Redis 队列、OSS 产物和 SLS 日志。
  • 建设 Kernel 路由、成本控制、SLA、沙箱池扩缩容。
  • 形成 Agent/Skill 运营机制和企业级治理手册。
验收：从项目交付走向平台运营。

关键取舍

不再把时间花在自研完整 Agent Runtime 上；重点转为协议、产品、权限、审计、知识资产、沙箱和交付闭环。 运行时能力交给可替换 Kernel，但平台必须掌握 Kernel 生命周期和企业治理边界。

对外表述

可以说“专属云服务器可控部署、数据与产物留在企业侧、执行内核可插拔”。不要过早承诺“完全离线私有化”， 除非某个 Kernel 的企业离线授权和模型推理路径已经被验证。

建议汇报口径：全流程智能体平台不是单一模型应用，而是企业智能体操作系统的产品层； Qoder / OpenClaw / Claude Code 是可装入沙箱的执行内核。