一个知识层统一支撑各类 Agent
将业务口径、规则与经验集中沉淀为统一知识层，所有 Agent 在分析与行动前按需读取，确保对同一指标、同一问题保持一致理解，并在不同场景中持续复用组织经验。
统一语义 · 全员一致统一口径 · 共享知识 · 上下文复用
MIP · MirrorShip Intelligence Platform
极速统一，
让数据走向理解
数据够新够全，业务理解一致，并能随使用沉淀，Agent 才能真正用得起来。
服务企业客户向 AI 转型
REAL-TIME · UNAMBIGUOUS · SELF-EVOLVING
Agent 用得起来，靠这三件事
Agent 能连上数据，只是开始。数据够新、够全，业务理解一致，并能随使用沉淀，才真正用得起来。
一个引擎处理多模态数据
可直接查询湖内结构化、文本与向量数据，突破单一形式的信息边界，形成更完整、立体的数据语义，从而实现对数据更全面、准确的理解与应用。
多维度 · 零搬迁实时查询 · 湖上直查 · 混合检索
一个 Pilot 让 Agent 团队准确交付
将效果评测、用户反馈与人工确认结果持续回流，迭代知识、记忆与技能版本，把每次应用中的有效经验沉淀为可复用资产，使后续 Agent 获得更稳定、准确的分析与行动能力。
评测回流 · 持续进化效果评测 · 反馈回流 · 知识版本
HOW MIP SERVES EVERY AGENT
一套数据、统一理解，持续进化
MIP 用一个引擎连接企业的实时与多模态数据，用一套语义承载业务口径与企业知识；每一个 Agent 都在这之上工作，使用中的反馈让这套理解持续进化。
MIP 用一个引擎连接企业的实时与多模态数据，用一套语义承载业务口径与企业知识；每一个 Agent 都在这之上工作，使用中的反馈让这套理解持续进化。
企业问题
敢用的答案
MIP PLATFORM
每一次使用，都让这套理解更准。
数据、上下文与 Agent 运行在同一平台，反馈持续更新企业理解。
AGENTMirrorPilotAgent 的运行平面
CONTEXTMirrorMind企业上下文中枢
DATAMirrorDataAgent 的统一数据底座
悬浮任意模块或子模块 · 查看它承担什么
AGENT
MirrorPilot
Agent 的运行平面
让 Agent 基于数据与企业上下文完成分析和业务任务。运行过程被完整记录，评测与人工确认结果由 MirrorControl 回流入库。
✓让平台越用越准
CONTEXT
MirrorMind
企业上下文中枢
把指标口径、业务规则、知识、记忆与经验组织成 Agent 可读取、可验证的企业上下文。
✓让 Agent 按企业自己的口径理解业务
DATA
MirrorData
Agent 的多模态实时数据底座
MirrorBase 与 MirrorLake 统一承载实时分析、开放湖仓与混合检索，结构化与多模态数据免搬迁直查。
MirrorBase · MirrorLake — 悬浮子模块查看详情
✓让 Agent 随时用上够全、够新的数据
REAL-TIME ENGINE
MirrorBase
Agent 的实时分析引擎
统一实时分析、湖上直查与混合检索，以工作负载隔离和成本护栏响应 Agent 的复杂查询。
✓让 Agent 随时用上够全、够新的数据
支撑 → MirrorMind · MirrorPilot
OPEN LAKEHOUSE
MirrorLake
开放湖仓存储层
统一管理结构化与多模态原始数据，通过开放表格式连接不同计算环境。
✓企业数据资产免搬迁即可用
支撑 → MirrorMind · MirrorPilot
企业问题
MirrorPilotAGENT
让 Agent 基于数据与企业上下文完成分析和业务任务。运行过程被完整记录，评测与人工确认结果由 MirrorControl 回流入库。
Agent API 与 MCP · 权限继承 · Trace · Evaluation · Feedback 回流 · 人工确认
✓让平台越用越准
调用 ↓↑ 回传
MirrorMindCONTEXT
把指标口径、业务规则、知识、记忆与经验组织成 Agent 可读取、可验证的企业上下文。
Knowledge · Memory · Skill · 语义建模 · 混合召回 · Evidence · Context API
✓让 Agent 按企业自己的口径理解业务
调用 ↓↑ 回传
MirrorDataDATA
MirrorBase 与 MirrorLake 统一承载实时分析、开放湖仓与混合检索，结构化与多模态数据免搬迁直查。
实时查询 · 湖上直查 · 混合检索 · AI Functions · Semantic View · Agent 负载管理
REAL-TIME ENGINE
Agent 的实时分析引擎
统一实时分析、湖上直查与混合检索，以工作负载隔离和成本护栏响应 Agent 的复杂查询。
✓让 Agent 随时用上够全、够新的数据
支撑 → MirrorMind · MirrorPilot
OPEN LAKEHOUSE
开放湖仓存储层
统一管理结构化与多模态原始数据，通过开放表格式连接不同计算环境。
✓企业数据资产免搬迁即可用
支撑 → MirrorMind · MirrorPilot
✓让 Agent 随时用上够全、够新的数据
敢用的答案
MIP 用一个引擎连接企业数据，用一套语义承载业务口径与知识；Agent 在这之上工作，反馈让这套理解持续进化。
ASK · UNDERSTAND · ANSWER · EVOLVE
答案只用一次，经验可以复用
被确认的口径、被补全的知识与走通的路径持续沉淀，随业务迭代，这套理解持续自进化。
CONTINUOUS VALUE LOOPASK → UNDERSTAND → ANSWER → EVOLVE ↻
用业务语言提问
业务人员用自己的话提问，不必先找数据同事翻译一遍。
不用再排队等取数
按企业口径理解
Agent 先读企业语义与业务规则，再决定查什么、怎么算。
同一指标不会有两种算法
权限内，给有依据的结果
结果带着数据来源、口径版本与过程记录，且只在授予的权限内产生。
答案敢往关键决策里放
沉淀下来，下次直接复用
评测与人工确认写回口径和知识，口径随之迭代，后来的 Agent 直接复用。
用得越多，答得越准
反馈回流，更新口径与知识
WHY MIRRORSHIP
为什么选择镜舟
MIP 的实时引擎已在生产环境运行多年，企业上下文与 Agent 能力构建于同一套引擎之上。
以成熟的实时引擎为底座
MirrorBase 构建在镜舟已在证券、零售、制造生产环境长期运行的实时引擎（StarRocks 商业版）之上。
减少搬迁与口径漂移
数据无需在系统间往复搬迁，指标口径在传递中保持一致，权限与审计不脱离执行链路。
开放的架构选择
兼容开放表格式与既有数据系统，可接入不同的模型与 Agent 平台，无需替换现有投资。