知识更新提案
待审核变更片段
+ 新增上下文检索不一致时的排查步骤
- 移除过时的旧版 API 变通写法
把企业知识真正交给 AI Agent 去用,把最终变更权留在人类手里。
OMI 连接 Notion、GitHub、官网等个人或企业知识源,给 Codex、Cursor 和各类 AI Agent 提供统一上下文,并把所有知识更新先变成可审阅的提案,再沉淀回知识库。
OMI
读取路径统一知识入口,附带来源引用、佐证信息与更新时间。
Agent 在真实任务中读取可信上下文,并产出带有来源链接的结果。
提案审阅
写入路径所有知识更新都以提案形式进入流程,持久化写入前必须经过审阅。
由人工或专职审阅 Agent 裁定提案是否沉淀为持久知识。
经审阅通过的提案,会成为可信的组织知识。
变更片段
+ 新增上下文检索不一致时的排查步骤
- 移除过时的旧版 API 变通写法
知识高度碎片化
文档、代码、工单散落在不同系统,Agent 往往只能拼出残缺事实;等问题暴露时,错误答案可能已经在客户面前。
上下文不全,照样往前推理
模型不会在「信息不够」时自动停下,语气却依旧笃定。每一个被忽略的边界条件,都会变成返工、升级和信任的损耗。
新的知识与经验每天都在产生
教训与事故复盘大量停在聊天和个人笔记里;没有可信的写入与沉淀路径,团队只能一遍遍踩同样的坑。
治理仍靠人肉兜底
复制粘贴、群里对齐、临上线前的突击审核就是事实上的流程;人一多、事一急,这套方式立刻失控。
真正限制 AI Agent 落地的,往往不是模型本身,而是知识接入、可信输出与更新治理机制没有同步进化。
读取路径
从 Notion、GitHub、官网等关键知识源接入,不强制迁移到新系统。
有据可查的上下文
为 Codex、Cursor、OpenClaw 及其他 Agent 提供附带出处与更新时间的上下文。
审阅边界
将 AI 产生的知识变化组织成提案,并支持审阅、批准与拒绝等决策。
可沉淀的知识
把一次性产出变为可治理、可持续增强的组织知识闭环。
产品闭环
连接
检索
分析
提案
审阅
连接现有知识源
为 Agent 提供统一上下文
在真实任务里被读取和使用
将 AI 产出的新经验组织成提案
经由审阅沉淀为更可信的组织知识
AI 可以参与,人类拍板。
你不需要
你需要
使用场景
无论是客服结论、爆款内容还是告警上下文,Agent 都需要统一检索,以及从 AI 洞见到可信组织知识之间的安全路径。
团队用 AI 生成社交媒体文案、爆款图和产品素材。 背景知识越完整、越一致,效果往往呈数量级提升;只有把品牌事实、产品真相和话术沉淀到同一处,并使每一处修正都经审阅后再生效,Agent 才能真正吃透业务语境。
常见痛点
背景知识散落在飞书、企业网盘、个人电脑等地。 大量手工复制黏贴喂给模型;即便接了 MCP,工具与来源过于分散,Agent 也不知道该先查哪、怎么用。
任务过程中把纠偏写成永久的教训、记忆和业务规则,本质是企业治理:必须有人审阅,才能写回组织知识。 多数系统做不到这条边界。
行业里已有深度 playbook 的团队或服务商,本可通过平台把经验以可控方式交给你的 Agent,类似「预训练知识库」,避免为通用需求从零自建; 他们也能合规地打包售卖专业能力。
OMI 让知识进入 Agent 工作流,也让每一次知识更新始终留在可审查、可追溯、可治理的边界内。
可从单一高价值工作流切入,再逐步扩展为企业统一的 AI 知识治理层。