大家通常卡在哪
- 企业 AI 试点散落在个人账号和聊天窗口里。
- 多个 Agent 之间缺少组织关系和任务交接。
- IT 无法统一管理权限、数据边界和审计。
- 业务负责人看不到 AI 是否真正完成了任务。
接入后会有什么变化
- 让 AI 员工拥有岗位、任务、权限和审计记录。
- 让业务、IT 和管理层看到同一套运行事实。
- 支持从单岗位扩展到部门级和集团级 AI 组织。
- 把模型能力转化为企业可控的执行能力。
你可能也在找
- AI 员工系统架构
- AI workforce OS
- 企业 AI 架构
- AI Agent 治理
业务场景
这个页面主要解决哪些实际工作？
每个二级页都围绕一个明确搜索意图展开：谁适合、解决什么问题、如何接入现有系统、哪些动作需要审批，以及试点成功后如何扩展。
01
为 AI 员工定义领域、角色、级别、职责和生命周期。
02
在 Mission Room 中查看任务进度、工具调用和执行结果。
03
通过执行路由连接 API、文档、通信、浏览器和本地文件。
04
在审计与成本中心追踪每个 action 的风险、费用和结果。
落地路径
从一个可验收任务开始，而不是一次性重做全部流程
SaleSea 的试点路径强调边界清晰、风险可控和结果可复盘。先让 AI 员工处理低风险任务，再根据审计结果逐步放权。
1
先定义 AI 岗位和业务承诺：输入、输出、SLA 和失败模式。
2
再配置 action 治理：策略、预算、风险、信任和审批。
3
最后接入执行提供方和企业系统，形成任务闭环。
4
通过日志、回放和成本数据持续优化岗位模板。
岗位、系统与治理
AI 员工不是黑盒任务，而是有边界的岗位
页面内容不仅描述能力，也说明哪些系统可以接入、哪些岗位适合参与、哪些动作需要审批，方便搜索引擎和 AI 摘要准确理解 SaleSea 的定位。
可参与 AI 岗位
- AI 销售助理
- AI 研发助理
- AI 客服员工
- AI 运营分析师
可接入系统
- API
- 文档
- 通信工具
- 浏览器自动化
- 本地客户端
- 数据库
- 企业后台
- 文件系统
治理边界
- 每个 AI 岗位只获得完成任务所需的数据、系统和工具权限。
- 发邮件、改数据、退款、删除、外部提交等高风险动作可先进入人工审批。
- 系统记录任务输入、工具调用、审批人、执行结果和成本，方便复盘与审计。
FAQ
常见问题
SaleSea 的架构和普通工作流工具有什么不同？ ⌄
普通工作流工具通常围绕步骤编排，SaleSea 围绕 AI 岗位、任务、权限、审批和审计组织执行能力。
系统是否绑定某个大模型或自动化供应商？ ⌄
设计上保持执行提供方中立，可根据任务类型接入不同模型、API、文档、通信或本地执行能力。
架构适合从小公司扩展到集团吗？ ⌄
适合。小公司可以只启用一个岗位，集团可以在相同架构下增加部门、权限、模板和审计层级。