Agent仅具备能力是不够的

开发部署合规且可信的Agent

组织数字本体 | 合规即服务 CaaS | Norm-Native Agent

能力矩阵

Agent Information Field (AIF)

能在组织中落地的 Agent 不止需要能力，更需要“规范基础设施”

我们构建 AI Agent 可读可操作的规范库，实现组织三层三维 (L-TFA) 规范资产：

三层规范资产：解锁企业智能合规

在大型组织里，合规往往消耗大量人工核对、跨部门对齐与事后纠偏。将法律底线、行业要求与内部制度分层沉淀为可复用的规范资产后，Agent 可在业务执行链路中持续完成合规判断与拦截，把「人盯规则」转为「流程内自动守规」。

三维规范资产：赋予 Agent 规范意图

在组织环境中推理，Agent 能力容易偏离组织规范。在类型、形式与规制层面等维度上形成机器可读可操作的规范表达后，Agent 接到的不再只是信息流，而是带有明确组织意图的规范信号，应如何感知思考、履行什么职责、边界在哪里。

Norm-Native Agent 让规范内生

在三层、三维规范资产之上，我们正在构建的是 Norm-Native Agent——一种规范内生的组织 Agent：其运行前提不是临时拼接的 Prompt 或外挂清单，而是默认处在组织已沉淀的规范语境之中，从意图、边界到协作尺度均由规范基础设施供给。

更多信息 → 伶悉 AIF 技术架构与 Norm.Xin「诺·信」平台：

了解 AIF 技术架构访问「诺·信」平台

应用场景

全球 $1000 多亿强合规企业级 Agent 市场等待开发

到 2030 年，强合规企业级 AI 软件市场将达到 $1000 多亿，占总体 AI 软件市场 1/6。

当前我们的尝试

我们正在服务一些500强企业，例如跨国工业企业和中国国家电网等场景客户。

未来的目标行业

我们正在开发更多合规密集型行业客户，例如金融服务、医疗健康、法律服务。

服务于我们自己

另外我们自己也是自己的客户，我们是组织 Agent 的重度使用者，我们能看到未来。

实验室

NAICE.AI 实验室

伶悉 NAICE.AI 实验室与国内外院校和科研机构合作，面向可信人工智能理论、方法与技术框架，致力于构建人工智能的规范层基础设施。

50 年理论积淀

自 1970 年代起，依托国际组织符号学社群的原创科研积累，持续夯实组织信息学与系统工程的理论根基，为后续 AI 组织研究提供深厚学科支撑。

1970s

提出“组织人工智能 (AOI)”

2024 年提出并论证“组织人工智能”思想，强调 AI 须理解组织规范、角色与协作结构，成为可治理、可信任的组织成员，而非孤立智能计算。

2024

信息场理论到实践突破

2025 年坚持理论联系实践，推进 L-TFA 等信息场技术栈与 AI Agent 研发，弥合组织理论与工程落地之间的鸿沟，让研究成果服务组织智能化。

2025

与各行业开放创新合作

2026 年起与高校、科研机构及各行业专家共建开放创新网络，共享知识、联合攻关，推动 AOI 在研究探索与产业应用中不断深化、持续进化。

2026

了解更多我们的研究和理论：

NAICE.AI Lab 理论基础 · Stamper 信息场开放科研创新合作

知识工作者的含义：一个人的知识输出一定要成为另一个人的知识输入，不然人类智慧便毫无意义。很高兴有机会分享我们的知识，成为您可靠的开放创新伙伴。

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