先让员工和业务团队有统一、可信、可治理的 AI 使用入口
AI 应用平台把 AI 门户、企业知识、MCP 工具和智能体生成器放在同一入口中，避免员工分散使用和重复建设。
AI 应用平台
产品矩阵
每个产品都有独立详情页和明确适用边界
产品总览先说明每个能力所在的治理位置，再进入单个产品的适用场景、能力边界和验证方式。
AI 门户与智能体生成器
AI 应用平台
给员工一个统一、可信、可治理的 AI 工作入口，让知识问答、工具调用和智能体流程自然进入业务。
统一交互入口知识驱动决策MCP 工具扩展
把 AI 应用风险转成上线前可审查的量化结论
AI 安全评测验证系统
在 AI 应用上线前给出风险评分、攻击证据和整改路径，让业务推进有准入依据。
5000+ 攻击向量库动态变异测试行业合规标尺
输入、输出、上下文三位一体防护
AI 安全护栏
在敏感内容发送前处置风险，在模型输出后校验事实，让 AI 交互更适合企业环境。
提示词注入拦截隐私数据脱敏事实核查
让每一次 AI Web 交互清晰可见、可控、可信
AI 安全浏览器
把 AI Web 访问收口到可信浏览器，记录 Prompt、Response 和访问上下文，减少绕行风险。
强制 Web 通道Prompt/Response 审计核心业务隐身
围绕 Skill、MCP 工具和命令执行的四层纵深防御
AI 智能体安全
管住智能体的“手脚”：Skill、MCP 工具、命令和浏览器动作都要可审计、可告警、可治理。
Skill 静态审计命令级监控工具调用追踪
组合逻辑
先定位风险入口，再选择产品组合
不同组织可以从统一入口、内容防护、浏览器通道、智能体执行或上线评测任一位置开始，不需要一次性铺开全部能力。
输入、输出、上下文和浏览器通道共同守住数据边界
AI 安全护栏治理模型交互内容，AI 安全浏览器锁定 Web 访问通道并记录 Prompt/Response 证据。
AI 安全护栏AI 安全浏览器
治理 Skill、MCP 工具和命令执行这些关键风险执行面
AI 智能体安全从源头、执行、交互和编排四层治理智能体的手脚，防止权限和工具失控。
智能体安全
AI 应用上线前要有评分，变更后要能回归
AI 安全评测验证系统以攻击向量库、评分卡和持续回归机制将黑盒风险转成可审查结论。
安全评测验证AI 安全护栏智能体安全
选型检查
产品选型不是看功能数量，而是看能否解决当前最真实的风险入口
这些检查项用于帮助企业把产品能力映射到自己的 AI 使用现状，避免买回一组无法运营的孤立工具。
先问风险入口在哪里
如果风险来自员工访问外部 AI，优先看入口和浏览器；如果风险来自上线准入，优先看评测和护栏；如果风险来自工具执行，优先看智能体安全。
再问证据能否闭环
产品能力需要留下 Prompt、响应、浏览器访问、工具调用、评分卡或回归结果，支撑安全复盘和管理层决策。
最后问谁来运营
试用阶段要确认策略维护、误报复盘、样本沉淀和跨部门协作责任，否则上线后很容易退化为一次性项目。