场景化 SKILL，开箱即用
按业务客群打包的即插即用能力，选中场景、直接提问，无需写代码。
了解更多 · 集团综合 / 招采供应链 / 科研课题 / 法务合规客群共 18 个 SKILL — 浏览 SKILL 广场 →
让 AI 答业务问题，靠真实数据，不靠记忆和搜索
基于 Agent-Native 理念打造的机构业务数据基座，根治"凭记忆编、拿旧当新、认错对象、空数据误判"四类问题，输出可审计的真实结论。
✗ 没接入数据底座前
- ✗凭记忆作答 · 模型靠训练记忆回答，机构专属数据一问三不知
- ✗新旧难辨 · 公告、证照、变更无实时口径，拿旧信息当现状
- ✗认错对象 · 同名主体、重名单位容易混淆，一步错步步错
- ✗空数据误判 · 把"没查到"当成"没有"，推导出错误结论
- ✗来源不可追溯 · 结论无出处，不敢用于合规与审计
✓ 接入 CosmoFreq 数据底座后
- ✓业务域强锚定 · 回答前先锁定主体/项目唯一标识，名称微差自动停下纠错
- ✓真实数据直连 · 数字、证照、状态均来自台账与底座实时返回，不编造
- ✓强语义负向防御 · 空数据返回"经全量核查未发现…"，而非冷冰冰空值
- ✓可追溯 · 可审计 · 每条结论回溯数据来源，满足合规留痕决策链路
- ✓上下文省着用 · 按需脱水、摘要先导，同样数据让 Agent 用得更省
业务实体强锚定
回答任何问题前，先用主体唯一键（信用代码 / 主体 ID）完成实体识别，源头压制名称幻觉。
强语义负向防御
空数据转强语义状态返回，AI 不会把"查无"误读成"绝对没问题"。
上下文管理
摘要先导、按需取数，避免整页原始 JSON 挤爆上下文——省 token、不超长。
同样一份数据，让 Agent 用得更省
传统接口把整页数据一股脑塞给模型，又贵又容易超上下文。CosmoFreq 底座按需脱水、摘要先导——返回的是 AI 能直接决策的结论，不是一堆原始 JSON。
按需索取字段
按需控制返回粒度，不返回用不到的冗余字段，减少无效 token。
先结论后明细
先给决策性结论与摘要，明细按需展开，模型无需翻页即可判断。
记录多时智能截断
批量记录自动分页降噪并提示"已展示前 N 条"，控制上下文占用。
// 传统方式：一次性返回全量原始 JSON，大模型需自行翻找结论 // CosmoFreq 底座：返回可直接决策的结论 —— 省 token、不超长 query_subject_risk("示例科技股份有限公司") { "企业名称": "示例科技股份有限公司", "结论": "经全量核查，当前未发现严重违法记录，主体合规状态安全，可进入下一流程。", "摘要": "近 90 天变更 2 次（经营范围调整），无失信、无被执行记录。" }
用真实业务数据替代模型记忆
CosmoFreq 各业务域台账与底座接入的样本规模（演示口径，非真实生产数据）：
以上为演示口径数据 · 真实接入后按实际台账规模展示
不只是工具箱，是可被 Agent 编排的能力矩阵
6 大 Server · 个原子工具——复制示例提问，即可在对话里一句话调用（演示口径）。
兼容主流 AI 工作台，无缝融入你的工作流
无论你在构建 Agent 工作流还是日常使用 AI 助手，都能即刻获得业务数据能力加持（演示站仅作展示，不代表已签约授权）。
三步完成，在对话里直接操作
不需要写代码，业务用户和技术用户都有专属路径（演示站点：真实接入将在正式版开放）。
加载 SKILL 集
选择客群，复制加载话术发送给你的 AI，自动装载对应 SKILL 集。
直接说你要做什么
像平时聊天一样说出你的需求，点下面任一示例试试（演示）：
✓ 已适配主流 AI 工作台与任意兼容 MCP 协议的客户端 — 去 SKILL 广场挑一个试试 →