研发团队
把重构、测试、发布拆成可并行的任务交给 Agent，人只在关键节点做判断与审批。
Whalent · AI Cloud→
鲸存，AI 云。为 团队协作 而生。
我们是一家 AI 云公司。相比追逐单点的模型能力，我们更关心 AI 如何真正落地——让人、Agent 与云在同一张网络里协作，把每一个具体场景做扎实。
我们怎么看 AI 落地
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What we believe
AI 的下一步，
不是更强的对话，而是更深的协作。
四条我们据此做产品的判断。
- 01
单个 Agent 只是起点，多 Agent 网络协作才是方向。
一个 Agent 能写代码、跑命令，但真实的工作是多个角色分工、协商、交接。每家公司都会配上 AI 助手，助手之间如何协作还没有定型的产品——我们相信下一步是让 Agent 之间、人与 Agent 之间在同一张网络里协作，而不是各自为战的一次性对话。
- 02
AI 的价值，在具体场景里才兑现。
通用能力不等于落地。把模型和 Agent 放进真实的研发、运维、运营、科研流程，对接现有系统与数据，AI 才从演示变成每天在用的生产力。用 AI 改变世界，也服务每一个具体的人。
- 03
模型会趋同，工作流不会。
能力相近的模型，价格可以相差数十倍；模型能力拉平之后，竞争会从「谁的模型更强」转向「谁完成同一任务更省、更稳」。把跑通的任务沉淀成可复用的流程资产，同样的事越跑越省。
- 04
AI 助手不该只是聊天框，而是会干活、记得住、管得住的工作环境。
任务能执行、过程有记忆、边界可管控。排队、定时与断线恢复让工作在你离开时继续推进；协作从群聊升级为任务台——盯目标、看进度、做审批、收成果，人只在关键节点介入。
Scenario × AI
从一个具体场景开始，
而不是从一句提示词开始。
同一套 AI 云，落到不同场景，解决的都是真实、连续、要交付的工作。
日常运维
重复的巡检、变更与恢复交给持续运行的 Agent，异常主动推送到消息渠道。
科研与数据
长任务在云端跑，过程和产物沉淀进知识空间，团队复用同一份上下文。
教育与高校
把 AI 能力接进教学、实验与课题流程，师生在同一个现场协作、留存过程。
内容与增长
整理、翻译、素材生产等重复工作交给 Agent，人专注在判断与创意上。
服务器运营
Minecraft 开服从一台到一组节点，实例、控制台、备份与权限组织成清楚链路。
Two products
两个标准产品，一致的做事方式。
面向团队的 AI 协作云，与云上 MC 面板。都可从标准产品开始，再按流程高度定制。
Anygent.ai · AI Collaboration Cloud
Anygent.ai
连接团队已经在用的 Agent：电脑派出任务，云端排队、定时与自动恢复，任何设备接续审批，成果回写团队知识。
- 共同工作现场：对话、文件、终端与知识连续
- 云端持续运行：排队、定时、恢复与跨设备审批
- 团队协作治理：知识、权限、用量与模型接入
Whalent Panel · Minecraft Server Cloud
Whalent Panel
云上 MC 面板：从一台服务器到一组节点，把实例、玩家、控制台、文件、备份与权限组织成清楚的运营链路。
- 多节点与实例：容量、状态与分布一张地图
- 日常运营：控制台、文件、玩家与配置
- 备份恢复：关键变更前留出清楚退路
Standard + Custom
标准能力打底，定制服务落地。
企业采用 AI 不该从重复造轮子开始。标准产品直接可用，我们再围绕现有系统、流程与场景完成高度定制化交付。
标准化产品
稳定、可持续迭代的 Anygent.ai 与 Whalent Panel，覆盖常见业务入口和基础能力。
可组合 AI 云
模型、Agent、知识、算力和权限可以按团队边界灵活组合。
高度定制化
对接现有身份、网络、数据与工作流，从方案设计一直交付到可运行系统。
- 02
- 标准产品
- 1 → N
- 从单 Agent 到协作网络
- 7×24
- 云端持续运行
- 私有化
- 支持部署到企业边界内
Private by default
默认私有，边界清晰。
PRIVATE DEPLOYMENT
标准云服务之外，支持完全私有化部署：对接现有身份体系、私有网络与内部系统，数据不出企业边界。
USER-SCOPED ISOLATION
数据归属按用户维度隔离，团队共享经由显式授权。会话、文件与知识始终有清楚的归属和访问边界。
CREDENTIAL VAULT · BYOK
模型与账号凭据集中存放在凭据保险库，按边界使用；支持自带密钥，用量与调用全程可审计。