为什么过去做不到
企业 AI 落地的两座大山
业务运行侧：智能体游离在系统之外
- AI 看得见界面与数据，看不懂业务
- 进场的是通用智能体而非专用智能体，缺乏业务上下文
- 旧系统不是 AI 原生、没有业务孪生，业务对象与状态规则对 AI 不可见
- 没有角色权限与审批边界的硬约束，给得出建议，执行不了业务
结果：只能做辅助问答，无法自主驱动真实业务。
系统开发侧：AI 编码只有碎片化能力
- AI 只会写代码，建不起完整的业务系统
- 需求、设计、验证、运行反馈全链路断裂，写完缺少自动反馈
- 落地实施依赖繁重的 FDE 驻场定制，靠人力堆出来的交付难以复制
- 高度定制系统周期长、改不动，AI 提效被实施成本吃掉
结果：综合提效有限，定制成本居高不下。
问题根源：AI 缺少完整、连续、可感知的全链路信息。
JitAI 技术
AI 开发与 AI 运行，共生一体
开发和运行共用同一套 AI 原生架构。
业务系统 AI 原生
- 按元素化规范一比一还原现实业务
- 模块自描述，可被 AI 感知与驱动
- 专用智能体内嵌系统，在规则约束下自动执行业务动作
- 让 AI 第一次看见了业务系统内部的全貌，解锁了 AI 运行系统的智力
开发过程 AI 原生
- 开发与运行共用同一套元素模型和运行时
- AI 可读取定义、代码、测试结果与线上运行反馈
- 运行反馈持续回流，AI 越调越准
- 让 AI 第一次同时看见系统开发与系统运行过程，解锁了 AI 开发系统的智力
AI 原生的本质：让 AI 能看见、能使用。
企业 AI 原生化，就是把企业的一切构建成 AI 能看见和能使用的 知识、规则、数据、工具、系统功能。
产品特性
一个平台，搞定全部开发、部署、运行
JitNode 运行时底座
统一元素规范、自描述、热加载热更新，开发与运行同源。
JitAI AI 开发助手
对话式建模、生成、校验与迭代，源码始终可见可编辑。
应用部署运维
统一管理应用部署、版本发布、运行环境与节点，覆盖日常运维。
组织与 AI 配额管理
统一管理组织，为个人和 Agent 分别设置 Token 使用限额，控制 AI 用量与成本。
平台特性
JitAI 企业系统的九大特性
自动生成
AI 开发助手构建，无需手写
了解详情业务孪生
全场景映射真实业务
了解详情AI 原生
感知 / 理解 / 调用 / 执行
了解详情企业私有
私有化部署，数据自有
了解详情双模同源
智能与功能同一体系
了解详情规范健壮
规范化元素，六项验证
了解详情持续扩展
动态演变，随需而变
了解详情可控可治理
可审计、可追溯、可回退
了解详情对话开发 + 源码兜底
无需碰码，也可源码定制
了解详情交付形态
三种交付形态
| 对比维度 | 免费桌面体验版 | 云托管订阅版 | 私有化部署版 |
|---|---|---|---|
| 部署位置 | 本地桌面 | JitAI 云托管，浏览器访问 | 企业自有服务器，数据不出域 |
| 并发与规模 | 单机单人使用 | 按订阅套餐配置 | 按企业规模规划部署 |
| 服务支持 | 文档与社区 | 在线支持与版本更新 | 专属实施、培训与运维支持 |
| 适用客户 | 想先验证价值的个人与小团队 | 希望快速上线的中小企业 | 有数据合规与深度定制诉求的中大型企业 |
| 计费方式 | 免费 | 云托管订阅 | 按需沟通方案 |
落地价值
从个人提效，升级为组织生产力质变
企业运转得快不快，不取决于文档写多快，而取决于大大小小的决策做得多快、多准， 采购多少？补不补货？订单接不接？价格怎么定？异常怎么处理？资源怎么分配？决策越准越快，企业整体才会快。
AI 的下一阶段，是进入企业组织做系统性的判断决策—— 这才是组织生产力的真正释放点。
会聊天
回答问题
信息层面
会干活
执行具体任务
动作层面
会经营
做经营决策
驱动增长
—— JitAI 的兑现方式 ——
业务自主驱动
智能体参与经营判断，在权限与规则内自动执行动作。
低成本高度定制
同源闭环开发，业务变了对话就能改，即时生效。
业务一比一孪生
系统贴合真实业务，企业无需迁就标准化模板。
持续自我迭代
运行、智能体、人工三重反馈回流，越用越适配。
适用场景
面向全行业经营场景落地
渠道合作
携手服务商伙伴，探索企业 AI 原生落地
面向软件服务商、系统集成商与行业咨询团队，围绕客户需求共同探讨产品推广、方案共建与项目合作。
产品交流
了解平台能力与适用场景。
方案共建
结合行业经验与客户需求，探索落地路径。
合作洽谈
沟通双方能力、项目分工与合作方式。