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人员流动，组织记忆断层
关键规则、决策背景和项目复盘不能只存在个人脑中或零散聊天记录里。
本地部署 · 记忆治理 · 分域调用 · 审计回滚
Cape Cloud AI
Cape Cloud AI
企业长期记忆中枢
让组织记忆跨越人员、模型与工具变化，持续为每一次 AI 决策提供可信上下文。
Cape Cloud AI 把已确认的企业规则、知识资料、项目历史与任务复盘沉淀为本地长期记忆。在调用大模型、开发助手或 Agent 前，它先还原上下文、筛选记忆、过滤敏感内容并生成分域任务包；返回后再校验边界、保留审计证据，并将确认结果送入候选记忆流程。
1 记忆检索：已确认架构决策、接口约定与责任边界
2 分域处理：任务上下文进入外发包，密钥与内部规则留在本地
3 返回校验：阻断未授权写入、路由变更与敏感信息外泄
4 候选回写：确认结论进入候选区，经审批后形成新版本
本地
长期记忆与敏感资料保留在用户环境
分域
外发任务包与本地控制包分离
审计
来源、触发、使用、校验与确认全程留痕
回滚
错误记忆可定位版本并恢复到可信状态
你真正需要的，不只是一个更强的模型
企业真正需要的是一套能统一治理长期记忆、保护敏感数据，并让不同 AI 与 Agent 继承同一份可信上下文的基础设施。
🔁
换模型或 Agent，上下文重来
模型、Agent 与开发工具可以更换，经过确认的企业长期记忆仍应连续可用。
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多个 Agent 各自为政
不同入口需要继承同一套规则、版本与边界，避免给出相互矛盾的结果。
🔐
敏感数据不能直接外发
隐私、合同、凭据和内部规则应留在本地参与判断，只外发任务所需的最小上下文。
📈
模型结果可能污染记忆
模型生成内容不能自动成为企业事实；需要候选、冲突检查、审批和版本回滚。
🛡️
高风险执行缺少治理
外部发送、接口调用和文件写入等动作，需要本地规则校验、人工确认与审计证据。
调用前理解 · 分域安全调用 · 调用后复盘
不是把所有历史塞给 AI，而是让本地中枢决定什么该用、什么能发、什么必须留下
Cape Cloud AI 会先在本地读取长期记忆，完成上下文还原、缺失信息补全、任务级需求归纳和记忆使用态控制。允许外发的内容进入外发任务包，禁止外发的内容留在本地控制包中参与返回校验和草稿确认。
- 模糊输入先做上下文还原和历史版本定位
- 长期记忆按任务意图、风险等级和外发权限差异化触发
- 禁止外发内容不进入模型输入，而是转为本地约束
- 模型返回后继续做安全校验、任务复盘和候选记忆回写
让记忆如何被使用清晰可见
界面示意覆盖 AI 助手、长期记忆中心、外发任务包 / 本地控制包和研发任务记忆工作台。
AI 助手主界面
输入任务、查看本地理解、外发预览、本地规则、草稿和确认回写。
外发任务包 / 本地控制包
客户能理解哪些内容发送给模型，哪些内容留在本地用于校验。