有据可依的回答
Evidence-backed answers每个回答都注明其在组织知识库中的出处，团队可以核查并修正源头，降低基于错误信息做决策的风险。
// DECISION INTELLIGENCE PLATFORM从分散的信息
从分散的信息
到有据可依的决策
Synantic 将组织的数据、知识与工作流程连接在一起，让每个团队都能获得可验证的答案，并在组织自行定义的权限、政策与监督下开展工作。
Context in. Confident decisions out.
FastAPI
Next.js
PostgreSQL
Qdrant
Redis
Docker
DOMAIN PRODUCTSCustomer Support · Security Ops · Logistics · Healthcare · Retail · Educationand more
100%高影响操作必须经过人工批准
4语言 — 中文 · English · ไทย · 日本語
RLS每个租户的行级数据隔离
AUDIT每个重要决策都留有审计记录
// WHY EXISTING TOOLS FALL SHORT
为什么现有工具并不足够
通用 AI 工具只根据“看起来相关”的文本作答——不了解组织上下文、不记忆工作进程、也无法说明答案出处。结果是团队必须自行复核，管理层难以据此做出决策。
Without Synantic
- 只根据'看起来相关'的文本作答
- 每次新对话都从零开始
- 无法行动，或行动不受控
- 出错后无法追溯
With Synantic
- 基于组织的真实上下文作答，并附可核查的引用
- 在授权范围内记住工作的连续性
- 在权限、政策与人工审批之下执行
- 每个重要决策都有审计记录
// KEY CAPABILITIES
与业务成果挂钩的核心能力
按角色与政策运行的 AI Agent
Role-based agents为组织中的每个职能创建 AI 助手，每个助手仅在被授予的权限与流程范围内访问数据并执行工作。
持续的工作记忆
Working memory工作上下文在授权范围内持续保留，团队无需反复解释，组织知识也不会随人员流动而流失。
受规则约束的自动化
Governed automations重复性工作被转化为遵循组织政策的自动化步骤，只有真正需要人来决策时才发出提醒。
连接现有工具
Integrations与团队正在使用的沟通渠道和工具协同工作，不强迫组织改变工作方式。
在治理之下执行
Governed actions高影响操作始终等待责任人批准，每个重要步骤都有记录可查——组织因此可以在不失控的前提下扩大 AI 的使用。
// THE REAL BOTTLENECK
数据没有丢失——只是分散各处
- 关键信息分散在文档、系统、对话和每位员工的经验中，团队的时间耗费在搜索与汇总上。
- 问题不在于人的能力，而在于数据、系统与流程从未被系统性地连接起来。
- Synantic 持续整理知识、记忆与权限，答案质量不会随数据累积而下降。
1一个 Brain Core
30+协同工作的模块
7Domain Packs
24/7受规则约束的自动化
// HOW IT WORKS
工作原理
这是 Brain Core 每次实际运行的流程图——按顺序列出全部节点，也包括唯一一条提前结束的分支。高影响操作会停在 Action，等待责任人。
- [IN] 01
Perception
对进入的问题或事件判别意图、抽取实体，并判断紧急程度。
- [IN] 02
Retrieval
谁在提问、当前环境有什么、此前做过什么决定，以及文档怎么说。
IdentityWorld ModelMemoryKnowledge四个核心并行运行，汇合之后才继续。
- [CORE] 03
Context Optimization
对检索到的内容评分并裁剪，让推理窗口在 token 预算内拿到最相关的上下文。
- [CORE] 04
Reasoning
ReAct 循环——模型先调用只读工具（回忆记忆、检索知识、查看规则）再给出分析；工具调用轨迹写入审计日志。
- [CORE] 05
Rules
确定性关卡：由贵组织自己的策略以代码判定什么可以发生。该节点出错时会退回“交由人判断”，而不是“放行”。
被拦截 → 直接进入 Audit。这是流程图中唯一的提前出口。
- [CORE] 06
Value System
对照贵组织声明的原则与目标优先级检查分析结果。软关卡：只标注一致性，不拦截。
- [CORE] 07
Planning
把建议转成有优先级的计划，并指出与既有安排冲突之处。
- [CORE] 08
Simulation
用这类操作过往的真实结果预演该计划。
有条件执行——仅在影响为高或严重、或情况紧急时运行。
- [CORE] 09
Decision
选定要执行的操作、评估风险、判断是否必须由人批准，并写下理由。
- [OUT] 10
Action
已放行的操作直接执行；需要批准的操作保存为 pending_approval 等待责任人——human-in-the-loop 关卡就在执行这一刻。
- [OUT] 11
Learning
记录本次运行的结果并生成向量，供之后的推理回忆。
- [OUT] 12
Audit
所有路径的终点，包括被拦截的那条——完整的决策轨迹都汇入这里。
// COMPARISON
与传统方式对比
| Capability | Synantic | Generic Chatbot | Manual Ops |
|---|---|---|---|
| 真实的组织上下文 | ✓ | 部分 | ✓ |
| 跨任务的记忆 | ✓ | ✕ | 部分 |
| 每个回答都有引用 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 在审批之下执行 | ✓ | ✕ | ✓ |
| 完整的审计记录 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 全天候工作 | ✓ | ✓ | ✕ |
// PRACTICAL USE CASES
一个核心，适配每条业务线
同一个 Brain Core 为每个行业与部门调整语言、上下文与工作流——从一个团队开始，待组织准备好再扩展。
// CUSTOMER SUPPORT
客户服务团队
全团队基于同一上下文回复客户，附引用出处，并遵循组织定义的数据边界——不必猜测，客户也无需重复叙述。
- 各渠道回答保持一致
- 疑难工单连同完整上下文升级
- 从已结案例中学习
// PERSONAL
不必有团队，也值得有第二个大脑
个人版只为一个人工作——你。它读你收到的东西，记住你答应过的事，把一天还给你，一天你真的能做完。不需要 IT 部门，不需要部署，也不需要为此开会。
不用什么都读
它替你把进来的东西过一遍，把真正需要你的那几件放到最上面。其余的就安静地留在原处等着。
刚好装得下的一天
截止时间、你答应过的事，还有你真正有的时间，每天早上排成一份计划。随手改一处，它就围着你重排。
无聊的部分，省了
分拣、起草回复、日程乱了就改期。它在后台按你设的边界处理，一遇到要紧的事就停下来。
它记得你，而且摊开给你看
你习惯怎么工作、谁重要、什么事你一直拖着。这些都是一份你能打开、命名、置顶或标为私密的清单，不是黑箱。
没有你点头，不会发出、预订或回复任何东西。
从今天开始// PRICING
随团队一起成长的方案
免费开始，当你的大脑开始高负荷运转时再扩展。
฿0/月
先体验 Brain 的工作方式
5,000 credits / 月
- 带引用的问答
- 1 个试用 workspace
- 每月试用额度
฿690/月
一个 workspace，每天都在用
25,000 credits / 月
- 带引用的问答
- 1 个 workspace，5 GB
- workspace 内的持续记忆
฿1,990/月
服务日常工作的个人大脑
100,000 credits / 月
- 完整的基础 AI 能力
- 3 个 workspace，25 GB
- 基础自动化
฿5,900/月
面向小团队的 Copilot 与自动化
300,000 credits / 月
- Copilot + 审批下的自动化
- 10 个 workspace，100 GB
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฿19,000/月
面向实干团队的完整大脑
1,000,000 credits / 月
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- 完整的仪表盘与审计记录
按用量计费
面向需要最高控制力的组织
5,000,000 credits / 月
- On-premise / BYOK
- 组织级政策与权限
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// FAQ
常见问题
Synantic 与普通聊天机器人有何不同？
Synantic 围绕 workspace 上下文与团队流程设计，不止于回答问题——它归纳需要决策的事项、提出下一步建议，并在实际执行时保持控制。
必须向系统开放全部数据吗？
不必。数据访问遵循你定义的 workspace、角色与权限，可以从小数据集或小团队开始，准备好后再扩展。
AI 能直接代表团队执行吗？
执行能力取决于组织的权限与政策。重要工作可以始终要求先经人工批准，相关的每一步都留有可核查的记录。
支持不同类型的组织吗？
支持——Synantic 使用同一个产品核心，通过 Domain Packs 为每个团队调整语言、上下文与工作流，不强迫组织采用系统的术语。
如何开始试用？
选择“开始试用”即可登录并从小团队开始使用，或与我们预约交流，先评估适合贵组织的应用场景再扩展。
与你的团队一起评估应用场景
如果贵组织正在评估系统性引入 AI 的路径，我们乐于就你的背景与应用场景深入交流，或先从小团队开始试用，准备好后再扩展。