意图 · comparison

ReadyForAI vs 自研拼装方案对比

能跑但不成体系,Agent 数量超过 5 个后维护成本急升、合规盲点开始堆积。 适合早期探索,不适合规模化治理。

不知道差异自研还是商业选型决策难看不清边界

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维度ReadyForAI自研拼装(Shell + Prometheus + Grafana + 手写审批)
定位Agent 运行治理闭环按需拼装
多框架纳管原生支持(NodalOS)需自行适配每个框架
私有部署原生取决于各组件
流程治理PathPilot 任务执行控制面手写脚本 / 工单系统
审批审计OwlAudit(HITL/HOTL/HOOL)需自建签名记录与 GRC 对接
运行观测HeronSentry(OTel 原生)Prometheus + Grafana 拼装
决策机制PrismCouncil 多角色议事无结构化决策框架
知识采集LarkScout Skill 编译人工维护文档 / RAG
能力分发按角色备好 Skill / 上下文,SOP 按需再取手工配置每个 Workspace
Skill 与规程安全LarkScout 入库门 + 可选 SkillScan + 受保护段通常需自建静态扫描与规程防篡改
统一人机入口AULO 单一工作台多工具切换
演进路径模块化按阶段启用每次扩展都需重新拼装

ReadyForAI 适合

  • Agent 数量 ≥ 5 且仍在增长
  • 多 Agent 协作出现可观察性 / 审批 / 决策需求
  • 有私有部署或合规要求

自研拼装(Shell + Prometheus + Grafana + 手写审批) 适合

  • 团队规模小,Agent ≤ 3
  • 处于早期探索阶段,业务边界仍在变动
  • 不需要私有部署 / 合规审计 / 跨框架治理

ReadyForAI 管的是数字员工编制,不是另一套调试工具

  • 产品边界是岗位、任务、观测、审计、决策与知识回流的治理闭环
  • 私有部署,不绑单一云、单一模型或单一 Agent 框架
  • 把已有 Agent 纳入企业制度,而不是推倒重做
  • 只做调用链调试、对话助手或单云实验,不在本产品范围内
  • 规模化数字员工编制 + 私有部署 + 合规,才是适用条件
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