近年来，随着人工智能技术的快速发展，企业数字化转型的步伐也在不断加快。作为一家致力于技术创新的企业，数禾科技正在将AI技术深度融入其业务和研发流程中，以提升整体效率和竞争力。

2026年，数禾科技推出了两项重要的AI建设项目：智能平台与AI DevOps（AgentOS）。这两个项目分别聚焦于业务应用和技术研发，构成了公司级AI建设的坚实底座。通过这些努力，每一位员工都将拥有一位智能化的工作伙伴，而AI也将更多地参与到“生产AI”的过程中。

在推进AI建设的过程中，“先应用还是先底座”是一个常见的问题。数禾科技选择了“底座先行”的策略，并在过去十一年中逐步完善了其技术基础设施。从早期的AWS迁移至阿里云，到自主研发BetterCDS、决策引擎HEngine等核心系统，数禾科技一直在为智能化升级打下坚实的基础。

智能平台是本轮AI建设的核心项目之一，旨在构建一个统一的AI能力供给体系。它通过openclaw数字员工这一基础运行时，为公司内部的不同业务部门提供了一个共享的、可管控的AI运行环境。这不仅避免了重复建设和资源浪费，还确保了各个AI应用能够在统一的标准下高效运作。

在知识管理方面，数禾科技进行了重要升级。通过发布《数禾企业级大数据治理白皮书》，公司强调了数据质量对AI应用的重要性。新的知识库能力使得内部积累的规范、指标等信息能够被大模型更准确地理解和利用，从而提升了AI应用的整体可靠性。

为了确保数据安全和合规性，数禾科技还推出了大模型网关功能。这一机制能够有效拦截高风险的数据外发行为，降低敏感信息泄露的风险。对于以数据为核心的金融科技企业来说，这相当于设立了一个“合规看门人”，为AI应用提供了强有力的安全保障。

在能力资产方面，智能平台已经向全公司开放了三百余项标准化工具和技能组件，形成了一个可组合、可复用的AI资产库。这些能力不仅覆盖了多种应用场景，还围绕“数字员工能做什么”这一主线，构建了一个清晰的能力结构和治理规范。

与此同时，数禾科技启动了AgentOS AI研发产线建设，重点解决“如何高效研发和交付AI能力”的问题。通过将传统研发流程中的关键环节交由AI Agent协助完成，AgentOS实现了研发效率的显著提升。从需求分析到代码产出，整个过程都被系统化地拆解、执行和记录，确保了AI研发不再是“黑箱操作”，而是成为一个清晰可管理的生产流程。

支撑这一目标的是一整套核心链路能力：任务识别明确了Agent的任务边界，上下文构建提供了必要的信息支持，计划生成拆解了执行步骤，流程编排决定了工具和模型的调用时机，最终实现了代码的高效产出。此外，控制面与身份体系的建设也为研发管理者提供了可视化的监控界面，并确保每一次AI操作都有明确的责任主体，避免了治理盲区。

AgentOS的价值不仅体现在提升研发效率上，更在于它为“持续优化”能力奠定了基础。每一次任务完成情况的数据积累，都可用于反向优化产线本身，从而实现不断迭代和改进的目标。这种理念与数禾科技在DevOps、BetterCDS等平台上的建设思路一脉相承，并延伸到了AI时代。

智能平台与AI DevOps的并轨建设，使数禾科技的AI底座呈现出两个显著特征：统一且开放；严格治理但充分供给。统一体现在openclaw作为唯一的数字员工运行底座，避免了多系统之间的割裂；开放则体现在能力资产以可组合、可共建的形式对外开放。这种设计既保证了安全性和规范性，又提供了丰富的资源和灵活的调用方式。

未来，数禾科技计划继续沿着“AI底座—AI应用—AI策略”的三层结构推进整体建设。目标是让每一个新场景都能复用统一底座能力，同时通过业务侧的应用不断反哺基础设施的进化。这种持续改进的理念，将为公司的AI建设注入源源不断的发展动力。

从最初的技术体系搭建，到如今将AI基础设施打造成为新的“发动机”，数禾科技正在以“Fin-Robot（金融机器人）”的长期愿景为指引，迈向下一个十年的关键一步。通过openclaw与AgentOS的协同启程，公司正朝着更加智能化、高效化的方向稳步前进。