本地部署 / 自主掌控
让系统来到你的数据所在之处。
在自己的基础设施上运行建木工作空间，将源文件与工作记录置于本地管理环境，按团队的访问规则和工作流程安排部署。
本地工作空间自主基础设施自主部署选择
模型连接与数据边界 +
本地运行让团队掌握工作空间与存储材料。连接外部模型服务时，发送的输入仍会由该服务处理。完全离线处理需要适配的本地推理配置；本地安装本身不代表推理离线。
JIANMU / LIVING SYSTEM02
同一方向众智，有序。
共同目标，组织每条工作分支。
01 / 为什么选择建木
环境由你掌握，
工作有据可查。
本地掌控，运行留痕。选择一个维度，展开了解背后的记录与依据。
让工具承接数据规模。
归档案例针对 2,749,851 条记录的资料库产生 1,255 条查询事件。结构化工具查询源数据，模型围绕选定结果开展工作。
分析阶段记录用时 39.8 分钟，不含前置导入。查看数据依据 ↗围绕目标，组织团队协作。
运行期间出现 34 个不同席位，留存 3 份主控、14 份协调及 22 份分析会话记录。明确的交接让协作过程可以回查。
席位按整个运行计数，不代表同时并发调用。查看数据依据 ↗让上下文重复开销可核算。
39 份分析与协调会话共记录 3,284,409 个缓存读取 Token。台账分别列出新输入、缓存写入、缓存读取与输出。
总计 405 万 Token，含缓存；复用不等于消除。查看数据依据 ↗让复核结果有迹可查。
最终归档状态：13 项已核验、2 项假设、23 项驳回。独立复核与修正留下决策轨迹，便于追查结果形成过程。
复核标签不是独立评测准确率。查看数据依据 ↗同一合成案例运行 · 2026 年 9 月 27 日核查归档 · 场景测算另行展示。下载核算摘要 ↓
如何与其他智能体系统比较 +
AutoGen、LangGraph 等框架也提供多智能体、记忆或人工介入能力。建木的产品重点是集成的证据工作空间与面向专业领域的工作方法。选择时，应比较完整工作流程与部署适配，而不只是智能体数量。
AutoGen: teams ↗LangGraph: orchestration ↗02 / 共同的工作方法
从一个问题，
展开协同工作。
六个阶段，将目标连接到经过复核的成果。选择阶段，查看具体收益、数据依据，以及与直接使用模型和智能体框架的比较。
来源 · 发现 · 上下文 · 下一步 ↔
01 / 定界
把目标变成明确的工作约定。
先明确问题、允许使用的资料、交付物与复核边界，再分派任务。各角色始终围绕同一目标工作。
收益：统一完成标准，及时识别范围扩张，减少反复解释与人工协调。
目标 · 边界 · 验收标准
比较不同方式 + 查看实例 +
- 直接使用模型
- 直接对话依赖提示与会话内容；跨会话的范围衔接通常由使用者维护。
- 智能体框架
- 团队框架可以表达这些规则；应用仍需配置任务约定与审批策略。
- 建木实例 / 依据
- 示例：限定时间段追查付款链，将已确认关联与待查问题分别交付。
02 / 索引
工具处理资料规模，模型聚焦关键内容。
将记录组织为可查询资料，通过结构化查询提取相关行与来源引用，让分析沿依据展开，避免反复装入全部资料。
收益：将资料存储规模与提示词体量分开，用聚焦结果分析大型资料库。
索引记录 · 筛选结果 · 来源引用
比较不同方式 + 查看实例 +
- 直接使用模型
- 将材料直接粘贴给模型会占用上下文；接入检索工具的模型同样可以查询资料。
- 智能体框架
- 多智能体框架也能接入检索；资料连接、字段结构与引用处理决定实际效果。
- 建木实例 / 依据
- 合成案例运行记录：2,749,851 条索引记录、13 张表、1,255 条查询事件；分析用时不含导入。
03 / 分工
统一目标，分层展开专业工作。
L1 主控承接总目标，L2 协调分析路径，L3 专业席位处理有边界的问题并回传聚焦成果。
收益：职责与分析路径清晰分离，让复杂工作更易协调、定位与复核。
任务包 · 专业成果 · 交接
比较不同方式 + 查看实例 +
- 直接使用模型
- 单个直接会话同时承载规划与执行；并行工作席位需要额外的编排层。
- 智能体框架
- AutoGen 同样支持团队与交接。应比较角色边界与完整工作流程，而非仅比较智能体数量。
- 建木实例 / 依据
- 运行记录：114 次交接、全程 34 个不同席位；不代表同时运行 34 个工作席位。
04 / 执行
推理与机械处理，各司其职。
筛选、汇总与数据检查交给查询及可重复工具，专业角色围绕选定输出进行解释与深入调查。
收益：计算过程可回查，模型上下文集中用于解释与判断，减少重复搬运数据。
工具结果 · 计算结果 · 分析
比较不同方式 + 查看实例 +
- 直接使用模型
- 接入工具的模型也能执行代码和查询；纯文本流程则需使用者提供这些结果。
- 智能体框架
- 工具执行是智能体系统的常见能力；关键在于整个任务中结果如何分发、记录与复用。
- 建木实例 / 依据
- 真实数据重放：216 条可比 SQL 记录与归档结果一致，涉及 110 个不同查询／运行组合；此项验证重放一致性。
05 / 复核
检验发现，追查依据。
将分析与复核分开，检查来源引用与其他解释；在接受成果的同时，保留驳回项与未决问题。
收益：在交付前暴露薄弱结论，让接受、修正与驳回都有可追查的记录。
复核成果 · 修正 · 未决问题
比较不同方式 + 查看实例 +
- 直接使用模型
- 要求模型自查可以增加复核轮次，但不能据此认定结论独立正确。
- 智能体框架
- AutoGen 也有评议角色示例。应比较来源检查与评测结果，而非只看是否增加第二个智能体。
- 建木实例 / 依据
- 38 项提案：13 项已核验、2 项假设、23 项驳回。另一次真实数据检查发现未解析引用；复核标签不等于准确率。
06 / 接续
让工作状态持续接续。
通过交接保留目标、已有发现、来源与下一步，在新会话接手时继续呈现未决问题。
收益：减少重新梳理的工作，让长任务更容易从既有成果继续，并保持方向。
工作状态 · 交接 · 下一步
比较不同方式 + 查看实例 +
- 直接使用模型
- 开启新对话时，需重新提供相关状态，或由上层应用负责持久化。
- 智能体框架
- LangGraph 提供检查点持久化。除执行状态外，还应比较专业发现与来源如何随交接保留。
- 建木实例 / 依据
- 预算示例：主控侧 140 万 Token、80 万可用窗口，对应 2 个上下文段；这是规划计算，并非实测运行。
比较口径：未配置专用工作流的直接对话；框架可配置同类机制。 AutoGen ↗ LangGraph ↗
03 / 专业分支
同一根基，
深入专业。
建木提供共同的协作根基。专业分支将特定领域的资料、工具与工作方法融入这一体系。
SPECIALIZATION / 01
案件数据分析
案件数据分析面向更多专业领域
共同根基承载不同工作方法。后续分支将分别介绍其适用范围与专业材料。
04 / 版本方案
从这里开始，
向更远处延伸。
从日常工作到专业团队，共享同一执行体系。按工作需要选择工具、部署方式与支持服务。
Free
免费使用
面向学生、日常使用者与爱好者。
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