TWO PLATFORMS
为什么有两个名字
企业 AI 有两件事：把业务想明白，把活真正干完——想明白靠 JBoltAI本体语义平台，干完活靠 JBoltAgent数字员工。
两者可独立引入，也可组合成完整体系。
01 / 分工
一个懂业务，一个干业务
JBoltAI本体语义平台
认知底座：把业务想明白
业务对象、口径、关系建模成一张关系网——沉淀为企业自己的认知资产。
定位：地基 · 详见本体语义平台官网
JBoltAgent数字员工
执行层：把活真正干完
接任务、交结果，每一步留痕可审计——日常活不需要底座也能干。
定位：员工 · 本站主角
02 / 三层结构
地基、方法与员工：三层各管一段
每层独立可用，叠起来是完整体系。
认知底座本体语义平台 · 想明白
业务对象、口径、关系——预先建好的「地图」，是跨系统推理的地基。
Skill 方法层技能仓库 · 怎么干
每类任务的执行流程与方法——技能市场安装、企业统一管理。
Agent 执行层数字员工 · 干起来
把货送到目的地——接任务、动手干、交结果，全程留痕可审计。
03 / 关系图
底座织网，员工上路：一张图看懂协同全景
左边织网，右边用网——执行事实回流，网越用越厚。
ONTOLOGY × AGENT
一次深度任务的完整旅程建网 → 用网 → 回流 · 全程留痕可复核
准备就绪……
①本体语义平台BUILD THE NET
本体建模对象入网
业务对象逐一定义，沉淀为企业本体
统一口径一个定义
同一件事，全公司只有一个说法
关系织网连点成网
对象连上关系，织成业务关系网
规则制度红线入库
红线入库——推理有制度依据
本体资产沉淀为底座
②认知底座ONTOLOGY GRAPH
企业业务关系网本体资产 · 一次建设持续受益
5 类核心对象 · 4 条主线关系
口径统一 · 财务制度 v3.2
规则就位 · 红线可校验
语义查询
关系遍历
口径对齐
规则校验
深度任务调用底座 · 结果带回执行层
③数字员工AGENT AT WORK
陈
计划部 · 陈工桌面客户端 · 企业账号登录
「2 号产线要停机检修 8 小时，波及哪些订单？」
1
判别任务跨系统影响分析 → 需要站上关系网
2
底座推理沿 产线→工单→批次→订单→客户 遍历
3
Skill 执行连 ERP / 排产核实数据 · 按模板成文
4
交付结果影响清单 + 风险分级 + 关系链依据
影响清单已交付 · 全程留痕可审计
概念示意：底座织网（左 → 中）；数字员工用网干活、交付回流（中 ↔ 右），网越用越厚。
04 / 任务路由
什么活不用底座，什么活要用
不是所有任务都需要认知底座——按任务类型分工，各干各的。
| 任务类型 | 谁来干 | 为什么 |
|---|---|---|
| 核对、成文、流转、通知 | 数字员工独立完成 | Agent 内核 + Skill 直接执行，不建底座也能用 |
| 查询汇总、文档处理、拍照识别 | 数字员工独立完成 | 感知与认知能力内置，开箱即用 |
| 跨系统追溯、影响分析、根因推演 | 数字员工 + 认知底座 | 站在关系网上推理，口径天然对齐 |
| 经营分析、决策支持 | 组合体系（演进方向） | 执行层的信任与数据沉淀为决策层依据 |
05 / 深度任务实例
底座出手的样子：产线停机影响分析
「2 号产线要停机检修 8 小时，波及哪些订单？」——这种活最能看出两者配合的价值。
场景
以前：计划员翻半天系统还怕漏
翻 ERP、查排产、对订单，折腾半天还怕漏。
执行
现在：数字员工沿业务关系网遍历
产线 → 工单 → 批次 → 订单 → 客户，沿关系链一次走通，口径天然对齐。
交付
完整影响清单 + 风险分级
影响清单 + 风险分级 + 调整方案，关系链依据可复核。
06 / 引入方式
可以只用员工，也可以地基加员工
1
只引入数字员工
日常任务直接跑通，不建底座也能用。
2
按需建认知底座
核心对象与关系建模入网，一次建设、持续受益。
3
组合成完整体系
干活沉淀事实，底座越用越厚——从执行走向参谋。