工具与上下文标准化
基于 Model Context Protocol 统一工具、资源与提示的暴露方式，降低多模型、多供应商环境下的集成成本。
Enterprise AI · Edge-ready
将协议、编排与技能
沉淀为可交付的生产力
东莞宝泽人工智能科技有限公司专注人工智能应用「端」侧能力建设：标准化工具接入（MCP）、可编排智能体（Agent）、可复用技能（Skill），并通过 OpenClaw 行业方案服务工业制造与电商零售等核心场景。
- Model Context Protocol
- Planner–Executor
- Zero-trust 策略
- 行业可复用交付
{
"service": "boozeeai/mcp-gateway",
"protocol": "MCP 1.x",
"agents": [
{ "id": "planner", "skills": ["route", "audit"] },
{ "id": "executor", "skills": ["tool.use", "kb.query"] }
],
"edge": { "latency_ms": "< 50", "policy": "zero-trust" }
}
核心能力矩阵
从协议对齐到运行时治理，我们提供端到端可观测、可审计、可回滚的 AI 应用交付路径，适配私有化与混合云部署。
任务编排与策略执行
面向业务流程的 Planner–Executor 模式，支持人机协同、审批流与异常兜底，保障关键业务可控。
可复用技能包
将领域动作封装为可版本化技能单元，便于跨团队复用与 A/B 治理，缩短从试验到上线的周期。
行业场景方案
以工业制造与电商零售为主力场景，提供可落地的流程编排、数据链路与运营自动化组合。
为何关注「端」侧 AI
模型能力快速迭代的同时，真正决定业务成败的往往是：工具是否可信、数据是否合规、链路是否可观测、失败是否可恢复。宝泽将工程化与治理前移到端侧，使 AI 应用可审计、可迭代、可规模化复制。
- 身份与权限：与现有 IdP / IAM 对齐，细粒度到工具与技能调用。
- 数据边界：敏感字段脱敏、最小化回传、区域化驻留策略可配。
- 运行时可观测：全链路 Trace、策略命中与成本归因。
我们长期与企业 IT、安全与业务线协同，将「能跑起来的 Demo」推进为「可签 SLA 的生产系统」。下列为典型交付形态下的工程化指标区间，具体以合同约定为准。
12+
年 · 核心团队产业数字化与 AI 工程经验
200+
项 · 企业集成、治理与运维相关交付（累计）
99.95%
目标可用性 · 生产级网关与运行时（可约定 SLA）
< 80ms
P95 · 典型内网/边缘调用延迟（视部署而定）
* 指标为行业常见表述与目标区间，不代表对任意客户环境的承诺；售前评估与 PoC 可给出更贴近您网络的测算。