Dolphin Agent V4：从辅助问答走向企业级执行

企业使用AI的方式，正在发生变化。

过去，很多智能体主要承担问答、总结、写作、检索等辅助工作。它们可以帮助个人提高效率，但在企业环境中，会回答还不够。智能体还需要能按时执行任务、连接系统和工具、调用不同模型、沉淀企业知识，并在权限和安全规则下稳定运行。

Dolphin Agent V4 / 得小帆的升级，正是围绕这些实际需求展开。本次版本重点补齐了浏览器使用、视频生成、定时任务、多模型接入、智能路由、知识库检索、工具授权、消息推送、OpenAPI接入、企业级治理等能力，让智能体更容易进入企业日常工作。

浏览器Agent插件：智能体进入网页业务系统

Dolphin Agent V4新增浏览器智能体，直接在edge或者是chrome浏览器上安装浏览器插件，就可以自动完成简单的浏览器操作，比如网站访问和资讯获取。

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企业里有不少业务系统仍以网页端为主要入口，例如CRM、ERP、OA和各类运营后台。很多系统没有开放完整API，员工仍需要手工登录页面、查询信息、复制字段、填写表单、下载报表，再把结果整理后回写到系统中。

Dolphin Agent V4 的浏览器Agent能够辅助完成这类网页端操作，处理网页查询、表单录入、报表下载、信息核对和系统回写等重复性工作。在演示场景中，用户只需下达“准备一次客户拜访”的任务，得小帆便可自动打开CRM系统，创建商机信息，提取客户资料，生成首次拜访建议，写入跟进记录，并输出一页式客户拜访卡。拜访卡包含沟通方向、POC 场景建议、风险识别、关键问题清单、拜访议程和开场话术，帮助销售人员更快完成拜访准备。

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创意视频生成：智能体成为导演

除了业务系统操作，Dolphin Agent V4也可以用于创意内容生产。以发布会预热视频为例，用户只需提供目标受众、主题、产品信息和简单 slogan，得小帆就可以先完成视频创意策划，再调用视频生成模型或视频创作工具生成内容。

在演示中，得小帆会生成一套完整的视频制作包，包括内容简介、创意方向、视觉定位、构图建议、主题色、画面元素、分镜脚本、每个镜头的时长安排、字幕旁白、视频生成提示词和分段执行计划。随后，它会根据这些设计生成关键镜头、静态素材、字幕文件和最终视频。

很多企业在做视频内容时，并不缺少生成工具，真正耗时的是前期创意、脚本、分镜和提示词设计。有了Dolphin Agent V4，就可以系统化完成这些工作，更快制作发布会预热、产品宣传、活动推广和社交媒体视频。

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定时任务：按计划完成重复工作

在企业日常运营中，有大量工作需要周期性处理。比如每天生成经营日报、每周汇总项目进展、定时巡检库存异常、定期整理客户反馈、到点提醒待办事项等。

过去，这类工作通常依赖人工记忆和手动操作，如果要自动化，则需要IT单独开发脚本或流程。Dolphin Agent V4新增定时任务能力后，用户可以直接在对话中创建和管理任务，让智能体按设定时间自动执行。

例如，可以让智能体每天早上生成销售日报，也可以让它每周一汇总项目进度，或定期检查某类业务数据是否异常。

定时任务还支持复用会话上下文，智能体可以延续此前已经确认过的业务背景、统计口径和输出格式，不需要每次重新说明。

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Skill技能体系：沉淀工作方法

企业内部很多工作有相对固定的方法和流程，比如数据分析、合同审核、报告生成、客户沟通、知识整理等，都可以形成可复用的工作模板。

Dolphin Agent V4新增Skill技能体系。用户在对话框输入“/”，即可唤起预置技能，让智能体进入对应的任务模式。Skill可以承载提示词模板、处理步骤、工具调用方式和知识库配置。团队中已经验证有效的工作方法，可以通过Skill沉淀下来，后续由更多成员重复使用，并在使用过程中持续更新。

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多模型接入：不同任务用不同模型

企业使用大模型时，往往有多种需求。复杂分析需要更强的推理能力，日常问答更看重响应速度，高频任务则需要考虑成本，部分应用还会涉及特定模型生态或云服务环境。如果只绑定单一模型，企业很难在效果、成本和稳定性之间灵活取舍。

Dolphin Agent V4进一步扩展模型生态，支持接入Amazon Bedrock，新增帆点（fancoin）供应商，并支持在同一会话中进行多模型切换。

企业可以根据任务类型选择更合适的模型：复杂任务使用能力更强的模型，高频任务使用成本更优的模型，简单问答使用响应更快的模型。

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智能语义路由：请求分给合适的模型

接入多个模型后，新的问题也随之出现：到底哪个请求该走哪个模型？

如果每次都由用户或管理员手动判断，使用成本会变高，也容易出现不一致。Dolphin Agent V4 新增智能语义路由能力，可以根据请求内容、业务规则或标签，自动选择合适的模型或渠道。

例如，简单问答可以进入轻量模型，复杂分析可以进入高能力模型，特定业务请求可以进入指定渠道，敏感任务可以执行更严格的安全策略。

平台还提供可视化诊断能力，管理员可以看到一条请求为什么被分配到某个模型、命中了哪些规则、路由结果是否符合预期。这对企业控制模型成本、稳定输出质量来说很重要。

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知识库检索升级：回答贴近原始资料

企业知识通常分散在制度文件、产品手册、流程说明、历史方案、截图、表格和图片中。很多知识库能搜到资料，但回答不一定准确；能处理文字，却很难利用图文内容；对话中产生的有效经验，也不容易继续沉淀。

Dolphin Agent V4 对RAG检索能力进行了升级，引入混合检索和结果重排，帮助智能体更准确地找到相关资料，并生成更贴近问题的回答。

同时，知识库支持图片标记和内联展示。对于包含截图、流程图、产品图示的资料，智能体可以在回答中引用相关图文信息。对话中的有效内容，也可以进一步沉淀到知识库中，让知识在使用过程中不断积累。

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原生兼容Claude协议：降低接入成本

很多企业和开发团队已经基于Claude生态开发了应用，使用的是Anthropic Messages协议以及Java、Go 等主流SDK。如果平台要求重新改造接口、调整调用方式，会增加迁移成本，也会影响已有应用接入效率。

Dolphin Agent V4增强了Anthropic网关能力，对外开放兼容Anthropic Messages协议的调用方式，并提供Java、Go等主流SDK接入文档。对于已有Claude生态使用经验的团队来说，可以沿用熟悉的协议和开发方式，将应用更快接入Dolphin Agent平台。

这项能力的价值在于减少重复适配工作，让企业在接入不同模型、迁移已有应用或建设统一模型网关时更加灵活。开发团队不需要从头调整整套调用逻辑，就可以在平台侧统一管理模型能力、调用策略和安全边界。

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Agent OpenAPI：智能体进入业务系统

企业智能体不应只存在于独立聊天窗口中。很多时候，用户更希望在原有系统里直接使用智能体能力。

例如，在CRM中调用销售分析智能体，在OA中调用流程辅助智能体，在工单系统中调用客服知识智能体，在数据平台中调用经营分析智能体。

Dolphin Agent V4支持Agent OpenAPI接入，可以将智能体能力通过标准API开放给业务系统或第三方应用。平台支持会话标题、上下文关联、自定义会话标识和模型指定，方便企业在实际系统中管理智能体调用过程。

这类能力可以帮助企业把智能体嵌入已有业务流程，而不是要求员工额外切换到新的工具入口。

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MCP凭证与授权：管理连接工具边界

智能体要处理真实工作，就需要连接工具和系统。例如读取数据、调用接口、发送消息、生成文件、创建任务、更新记录等。

但在企业环境中，工具连接不能只关注能不能用，还必须明确谁能用、能用到什么程度、凭证如何保存、授权是否有效、调用过程是否可控。

Dolphin Agent V4升级MCP凭证与授权体系，支持个人凭证管理、凭证加密存储、OAuth2授权流程和服务授权工作流。

企业可以更清楚地管理：哪些用户授权了哪些服务，哪些智能体可以调用哪些工具，凭证是否过期，授权是否需要更新。这样，智能体在调用外部工具时，既能完成任务，也能遵守企业的权限和安全要求。

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多渠道消息推送：任务结果主动送达

Dolphin Agent V4支持通过微信、企业微信、钉钉、飞书等渠道主动推送消息，并支持发送文件。任务完成后，智能体可以把结果直接送到对应的个人、群组或工作渠道。用户不需要反复回到平台查询结果，点击相关信息可以直接进入日常工作场景。

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语音输入：使用门槛更低

在移动办公、现场作业、会议沟通等场景中，打字并不总是最方便的方式。

Dolphin Agent V4支持语音输入，用户可以直接通过语音向智能体发起任务。对于外勤人员、一线人员来说，这种交互方式显然更便捷。

企业级治理：让智能体规模化使用

当智能体只在小范围试用时，功能好用是第一位的。但当它进入多个部门、多个系统和多个业务流程后，治理能力就会变得越来越重要。

Dolphin Agent V4在授权、配额、多租户和安全合规方面进行了增强，支持结构化授权与配额管理、按套餐开通功能模块、多租户管理、租户成员管理，以及网关内容安全策略。

这些能力面向的是企业规模化使用场景。企业不仅要让智能体能完成任务，还要能管理使用范围、控制资源消耗、保障数据安全，并对外部调用设置必要的合规边界。

结语：智能体进入企业日常工作

Dolphin Agent V4的升级，在于让智能体更接近企业真实工作方式。

它可以按时执行任务，可以根据任务选择模型，可以检索企业知识，可以调用外部工具，可以把结果推送到工作群，也可以通过API进入已有业务系统。同时，企业可以通过授权、配额、多租户和安全策略，对智能体的使用进行管理。

对于企业来说，智能体的价值已经逐步延伸到参与团队日常工作。当模型、知识、工具、系统和权限被统一组织起来，智能体才能真正承担更多具体任务，并在企业内部长期使用。

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