為何是現在
當 agent 能讀取內部資料、執行真實動作的那一刻，現有工具便再也管不住它 —— 沒有權限邊界、沒有確認關卡、沒有稽核軌跡。於是資安、法務與合規說不，展示也就死在沙盒裡。卡關的從來不是模型。市場拚命讓 agent 更聰明，卻沒人讓它能真正部署。每一個停擺的試點，都死在這道缺口上。
護城河 · 控制平面
模型終將同質化，治理才是轉換成本的所在。Otter Lab 把你的內部系統封裝成 agent 能安全使用的工具。每一次呼叫都受權限控管，每一個動作都留痕，每一個關鍵步驟都先等人核可。這些受治理的 agent，接著便能跨部門共享、依角色劃定範圍。
受權限控管的工具呼叫 · 確認關卡 · 唯增式稽核軌跡
每個動作都受權限控管並留痕。沒有任何事會在紀錄之外發生。
產品
agent 隨需呼叫的唯讀 RAG —— 檢索只能讀，永遠不能寫。
內部系統封裝為限定範圍的工具，由政策與確認把關 —— 每次呼叫皆留痕。
重複性作業變成可觸發、可稽核的節點 —— 單一或多步皆可。
可跑在我們的雲端、你的 VPC，或完全地端 —— 內嵌式 Widget Studio 加上單一管理主控台。
共享生態系
受治理的 AI agent 生態系，讓每個部門共享同一個 agent，而存取權則依全公司、部門、角色或個人精準劃定。讀取受治理 · 寫入須授權 · 全程留痕。你的團隊打造的每一個 agent，都活在同一個受治理的生態系裡 —— 而非散落在各自為政的工具中。一次打造，每個團隊都在其上延伸。
一次打造，就能全公司共享 —— 每個團隊都在同一個受治理的生態系上延伸。
每個 agent 的存取權都由你的 SSO 群組劃定 —— 依網域、部門與角色。
範圍由治理層強制落實 —— 介於任何模型與你的系統之間。
資安態勢
受權限控管的工具呼叫
每個動作最小權限。agent 只拿到政策授予的範圍 —— 多一分都沒有。
確認關卡
關鍵動作在執行前，都先等明確的核可人把關。
唯增式稽核軌跡
每次呼叫、每位核可人、每個時間戳 —— 唯增式，供盡職調查查閱。
唯讀的知識邊界
檢索只讀，無法更動狀態。知識邊界從設計上就是唯讀。
資料留在你的邊界內
在你的雲端、VPC 或隔離環境中自建 —— 提示、知識與紀錄都留在你的邊界內。
開放權重，自建部署
自行運行開放權重模型 —— 不向第三方模型廠商傳送任何提示或資料。
架構
從設計上就與模型無關、與部署無關。換掉模型；治理層始終如一。
全球觸及
橫跨亞洲、歐洲、美洲與中東，以十一種語言上線 —— 並為阿拉伯文與希伯來文提供完整的由右至左版面。這些市場的企業買家真正要求的語系，從第一天就內建其中。
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阿拉伯文與希伯來文會鏡射整個介面。這次翻轉本身，就是證明。
我們打造 Otter Lab，就是要讓你的 AI、你的團隊與你的工具以同樣的方式協作 —— 一起撬開企業 AI 卡住的那一步。產品是一道治理層，它存在的理由，是握得住的協作。