用对话的方式提问,用画布的方式看结论
Z·SPACE 是面向电商经营团队的 Agent 工作空间。团队只面对一个 Agent:从一个真实的经营问题开始——查数、归因、复盘、对比——结论落在画布上,带着依据,也带着下一步:一份改进建议、一张可用的商品主图、一条自动盯守的规则。
同一家公司,两场对话
公司名就是分工。「未来对话」的两个产品,核心交互都是对话,但对话的对象不同——用户不同、产物不同,各自交付、各自举证。
让 AI 替你,与客户对话
- 对话的对象 —— 你的客户
- 谁在用 —— 客服、销售与服务团队
- 交付什么 —— 能独立上岗的 AI 数字员工
- 产物 —— 实时回复、服务动作、成交推进
让你的团队,与自己的数据对话
- 对话的对象 —— 你的数据与业务知识
- 谁在用 —— 经营、店铺、直播与分析团队
- 交付什么 —— 一个从分析到行动的工作空间
- 产物 —— 诊断与复盘、改进建议、商品主图、自动化报告
从一个问题,到一份能追问的结论
你不需要写查询、不需要在报表间搬运。Z·SPACE 先与你对齐指标口径与时间范围,按分析纪律拆解问题,重要结论经独立复核后,落在画布上——每一步做了什么,过程可见。
下降集中在夜间时段的新客咨询,与商品与价格无关
四类任务,把一次分析做完整
先对口径与出处,再给数字
「上周询单转化率是多少?」
先复现变化、排除数据问题,再拆驱动因素
「为什么退款率突然升了?」
按固定业务框架生成,而不是随手总结
「生成上周客服经营复盘。」
先控住时段、流量、商品等变量,再下结论
「同等流量下,哪位主播更强?」
覆盖客服与消费者洞察、店铺与直播经营分析。
不止结论,还有下一步
看板告诉你发生了什么;Z·SPACE 的每个结论,都要能变成一个动作。
诊断不止步于「为什么」
诊断与复盘同时给出可执行的改进建议,直接进入你的工作流。
产物就是能用的素材
从商品卖点萃取到主图方案,策划与生图在同一个对话里完成。
把指标交给规则
定期分析、异动预警,结果自动生成并送到飞书。
Z·SPACE 的设计方向,是让更多建议成为可执行、可追踪效果的动作。
结论可信,靠纪律,不靠模型名
安全不是一句承诺,是一层层边界
把 Agent 接进企业数据,第一个问题从来不是「能不能分析」,而是「数据的边界在哪里」。Z·SPACE 的回答是四层边界,加一个模型层的选项。
每家企业的数据在数据库层硬隔离——不是应用代码里的判断逻辑,是数据库自身的权限体系。
Agent 对企业数据只读;能看到哪些数据,由项目核验后的资源配置决定——不多一张表。
Agent 在受限容器中工作:系统权限全部剥除、网络隔离、资源受限,知识与配置以只读方式挂载。
新数据源接入必须经过结构识别、业务描述与人工复核,才对 Agent 可见。
对数据敏感度更高的企业,Z·SPACE 支持把模型层私有化部署到你的环境,推理在你的边界内完成。具体部署形态与范围按项目评估。
企业选定的模型档位,不会在你不知情的情况下被系统更换。
为什么不直接用一个通用 Agent?
Claude Code、Codex、Manus……通用 Agent 已经足够聪明,我们自己每天也在用。差别不在聪明——在于懂不懂你的生意。
| 维度 | 通用 Agent | Z·SPACE |
|---|---|---|
| 懂你的数据吗 | 连上数据库,看到的是表名和字段名 | 把每个字段的业务含义、表间关系、指标口径教给 Agent——新数据源接入不改代码 |
| 分析怎么做 | 分析路径每次现想,口径容易漂移 | 固定的分析纪律:先对口径、复现变化、排除数据问题、控住变量——结论可复现 |
| 结论谁复核 | 一遍出答案 | 重要结论由独立的复核代理专门挑刺后才交付 |
| 知识留得下吗 | 学到的东西留在单次会话里 | 指标口径、业务规则、分析框架沉淀为企业知识资产,团队共享、越用越厚 |
| 谁在用 | 会写代码、会调 prompt 的人 | 运营、客服、店长——自然语言提问,不需要记任何命令 |
| 企业怎么管 | 个人工具,数据边界与用量企业看不见 | 企业级数据隔离与只读访问、企业账号体系、用量看板 |
带一个真问题来
带一个你的团队反复用人工在做的分析问题来——我们先对口径、数据可用性与分析路径,再看 Z·SPACE 怎么接手,而不是先演示一段通用聊天。