OMI Studio logoOMI Studio

连接企业知识
审阅AI 更新

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。

  • 无需迁移现有知识库
  • 兼容现有 Agent 工作流
  • 每一次知识更新都先审阅,再沉淀
Notion
GitHub
网站
文档

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。

Codex / Cursor / OpenClaw / …

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。

人类 / 审阅 Agent

由人工或专职审阅 Agent 裁定提案是否沉淀为持久知识。

已通过的知识

经审阅通过的提案,会成为可信的组织知识。

已拒绝 / 待处理

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

来源:github/issues#108来源:docs/v3-support.md

也许你已经开始用 AI Agent 处理真实工作,但你可能还没有准备好,让它们安全地使用和更新知识。

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。

OMI 提供的,不仅仅只是一个知识库,而是一套面向 AI Agent 的知识治理机制。

连接既有知识

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。

面向 Agent 的统一上下文

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。

以提案审阅驱动更新

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。

可信的知识闭环

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

从知识接入到知识沉淀,形成一个可治理的运行闭环。

  1. Step 1

    连接

  2. Step 2

    检索

  3. Step 3

    分析

  4. Step 4

    提案

  5. Step 5

    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。

OMI 不要求团队替换原有系统,而是在原系统之上补齐 AI 时代最缺的一层。

你不需要

  • 重新建一套知识平台
  • 替换现有文档体系
  • 强迫团队放弃现有 Agent 工具

你需要

  • 连接现有知识源
  • 为 Agent 提供可用的上下文
  • 在写入前审阅每一次知识更新

使用场景

技术支持、创意增长、智能运维——同一套可治理知识层。

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。

文案与视觉增长 Agent

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。

  1. 创意简报
  2. 共享知识库
  3. Agent
  4. 文案与视觉
  5. 审阅知识沉淀

面向谁

  • 运营与增长同学
  • 产品与品牌负责人

常见痛点

极其分散的品牌背景知识

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。

AI 回写缺少审阅

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。

预制与外部专业能力

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。

如果你的团队已经在真实工作里使用 AI Agent,知识治理层迟早都要出现。

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。

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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。