Koca Ventures Ltd
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Covent Garden, London
WC2H 9JQ, United Kingdom
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智能体系统与自动化
真正干活的智能体——为生产环境而建，归你所有。
做出 demo 不难——护城河是扛得住真实负载、真实数据和真实审计的 agentic AI。我们围绕您团队的工作流构建定制智能体 harness，代码和密钥都在您手里。
▶产品演示——一个智能体回路从头到尾运行（即将上线）
我们构建什么
团队让智能体干活的四种方式
旗舰案例——由我们亲手构建并运营
真实运行的系统，不是 PPT 演示
01
为一家房产中介构建的本地部署文档智能
一套本地优先的中介 CRM，配手工构建的 RAG 层：文档摄取、向量化与带引用的问答全部在该公司自有硬件上完成——混合检索、本地 LLM，以及把语料以只读工具形式暴露的 MCP 服务器。
02
面向现场的智能体运维 + 安全边缘
面向数据不能出边界的环境：基于客户自有 RFI、SOP 与项目文档的私有 agentic 软件，搭配 edge 端的设备侧视觉——本地推理、签名更新、审计日志。
03
一个由我们构建并运营的 B2B 平台
atmosverde——由我们设计、构建并在生产环境运营的 B2B 碳平台。一个真实交付的产品，背后是与客户项目同一条工程标准线。
很多“agentic”项目，不过是换了标签的昂贵自动化。我们会直说您什么时候并不需要自主性——一个处理例行事务、把其余交给人的有边界智能体，往往更便宜、更可靠，也更值得信任。
此外： 边缘 AI 与计算机视觉（设备侧感知）以及 机器人仿真。同样的底层系统功底也体现在我们的安全研究中，相关成果曾获 NVIDIA 致谢。
常见问题
直截了当的回答
这只是无代码自动化吗？
不能替代。无代码工具（Zapier、Make、n8n）很适合做简单的粘合。我们构建它们够不到的部分：具备真实工具调用、记忆、审批关卡与 on-premise 部署的定制智能体 harness——直接接入您的实际系统。多数试点都倒在集成与运营适配上，那正是我们的主场。
我们的数据会离开自己的网络吗？
只有您主动决定时才会。on-premise 部署是一等公民：自托管推理、本地向量与图存储、签名更新、基于角色的访问控制、审计日志。默认配置下，文档与客户数据都留在您的基础设施之内；托管模型是可选项。
模型出错时会怎样？
我们就是按“模型会出错”来设计的：有边界的 harness 在所有重大动作前设审批关卡，结构化输出先校验再执行，链路追踪能还原智能体为何这样做。完全自主很少是您真正想要的——智能体处理例行事务，疑难案例转给人。
我们会被你们绑定吗？
不会。运行时、密钥、数据存储和源码都归您——基于开放标准构建，交付后您自己的工程师就能运行和扩展。保密是合作的一部分：我们也不会把您的名字放上我们的网站。
你们如何定价？
按项目报价——没有标准价目表。典型路径：一段短期付费范围界定，一次固定范围的构建，之后是可选的长期服务。把问题告诉我们，我们会如实界定范围。
你们用哪些模型——Claude、GPT，还是本地模型？
哪个适合工作负载就用哪个。敏感的 on-premise 工作用 vLLM 或 Ollama 跑本地模型；数据敏感度允许且推理难度高时，通过各自的智能体 SDK 接入 Claude 或 GPT。许多生产系统是混合架构。
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准备好聊聊了吗？
从一个痛点开始
最有力的开场，不是一套泛泛的 AI 推销。说说让你头疼的某个工作流——文档问答、跟进混乱、下班后来电、采购——在做出更大投入之前，我们会围绕你的真实数据先评估一个小型构建方案。