Architecture
四层，一个系统
从基础设施到 AI 员工，逐层向上构建，每层都可单独落地
- 01Private AI
私有 AI
在业务需要的地方部署 AI
本地部署VPC私有云GPU模型网关 - 02Enterprise Context
企业上下文
让 AI 拥有你公司的上下文
连接器知识记忆权限图谱检索 - 03Agent Platform
智能体平台
把智能转化为行动
智能体运行时规划工具记忆工作流评估 - 04AI Employees
AI 员工
让每个团队都有 AI 员工
销售财务客服运营研究人力法务
How it composes
从基础设施，到业务成果
每一层向上支撑下一步 —— 这是 Whitehole 把 AI 变成生产力的路径。
- 基础设施Infrastructure
- 上下文Context
- 智能Intelligence
- 智能体Agents
- 工作流Workflows
- 业务Business
Infrastructure
为生产环境而建
模型、算力与部署方式由企业自己决定，运行在企业自己的边界之内
模型Models
推理Inference
GPUGPU
部署Deployment
安全Security
可观测性Observability
Enterprise Context
让 AI 拥有企业上下文
连接企业知识、系统与数据，构建真正懂你业务如何运转的 AI
连接器Connectors
知识Knowledge
记忆Memory
权限Permissions
图谱Graph
检索Search
Agent Platform
把智能转化为行动
智能体能够推理、规划、调用工具、访问企业上下文，并执行多步工作流
智能体运行时Agent Runtime
规划Planning
工具Tools
记忆Memory
工作流Workflow
评估Evaluation
AI Employees
从智能体，到 AI 员工
智能体是能力，AI 员工是岗位 —— 有职责、有边界、有考核
Agent · 能力
- 推理
- 规划
- 调用工具
- 访问上下文
- 执行多步工作流
Employee · 岗位
- AI 销售
- AI 财务
- AI 客服
- AI 运营
- AI 研究
- AI 人力
- AI 法务
FAQ
常见问题
客户最先问的几件事
- 数据会不会离开企业？
- 不会。私有 AI 支持本地部署、公有云 VPC、私有云与物理隔离四种形态，模型与数据都运行在企业自己的边界内；企业上下文的连接、权限与审计也在这条边界内完成。
- 需要先把数据整理干净才能用吗？
- 不需要。企业上下文这一层负责连接、索引与理解既有系统与文档 —— 口径不一致、散落在各处，正是这一步要解决的问题，而不是使用它的前置条件。
- 只能用你们内置的模型吗？
- 不是。模型网关可以对接不同来源的模型，按场景选择；基础设施层（推理、GPU、部署、可观测性）与模型选择是解耦的，换模型不需要重做上层。
- 这和自建大模型有什么区别？
- 自建解决的是「把模型跑起来」，我们解决的是「让 AI 在企业里真正工作」—— 也就是上下文、权限、工具调用与工作流。
- 智能体出错怎么办？
- 执行类能力从只读场景起步、逐步放开；每一次调用与产出都可追溯、可复核，评估体系是平台的组成部分而不是事后补的。
构建你的企业 AI
从一个私有 AI 环境开始，逐层接入企业上下文、智能体与 AI 员工