Emergence AI

一句话介绍

Emergence AI是一家企业智能与AI Agent公司，其核心产品CRAFT让组织在自己的云、数据中心或混合环境中完成数据就绪评估、元数据增强、自然语言分析和受约束的多智能体工作流。

工具简介

Emergence AI是Merlyn Mind, Inc.使用的业务名称，当前重点面向需要把AI接入企业数据和运营决策的组织。CRAFT并不是面向个人的一键聊天工具，而是由解决方案、共享平台服务和Kubernetes基础设施组成的企业级系统。

产品强调在约束、策略和验证机制内运行Agent，用于根因分析、异常发现、情景模拟以及可信的自然语言数据查询。部署可以留在客户控制的基础设施中，便于组织管理数据、策略、模型和执行边界。

CRAFT产品组成

官方文档明确把CRAFT Toolkit标记为计划功能，因此不能将其描述为当前已经普遍可用。自定义数据连接属于CRAFT数据连接体系，并不依赖尚未发布的Toolkit。

三层技术架构

主要功能

数据就绪评估

CRAFT Assess检查数据质量、覆盖程度和策略符合情况，找出组织在部署自主Agent之前需要修复的缺口。它适合把模糊的“数据还没准备好”转化为可跟踪的问题清单。

元数据与数据质量增强

CRAFT Enrich可自动补充元数据、分类数据资产，并生成数据质量规则和评分卡。工作流由Agent与Prefect编排，但规则仍应由数据所有者审核，避免模型误解字段语义。

Verified Talk-to-Data

Data Insights支持用户用自然语言询问企业数据库，系统生成SQL、执行验证并返回答案、图表或洞察。方案强调模式感知和验证，不应把流畅回答等同于查询一定正确。

• 通过对话提出业务问题，不要求每个使用者都会编写SQL。
• 结合数据库模式和组织业务规则生成候选查询。
• 执行前后进行结构和结果验证。
• 保留多轮上下文，继续追问或调整分析范围。
• 生成交互式图表、仪表盘和可共享结果。

根因分析与异常发现

Agent可以跨多个企业数据源寻找异常并追踪潜在根因，适合运营、制造和数据管道排障。分析结果仍受数据完整性、时间范围和业务定义影响，高风险决策需要领域专家确认。

情景模拟与战略分析

平台可围绕假设条件构建场景并比较可能结果，用于在行动前测试方案。模拟依赖输入数据、规则和模型假设，不能替代真实市场、工程或监管验证。

多智能体编排

CRAFT使用A2A协议协调多个专门Agent，并通过JSON-RPC 2.0和服务端事件流交换任务与状态。状态化Pipeline支持多步骤工作流和协作取消，适合把规划、查询、分析和验证分配给不同组件。

模型提供商解耦

平台通过LiteLLM接入Gemini、GPT、Claude等模型，减少解决方案与单一厂商绑定。模型可替换不代表输出完全等价，团队仍需分别评估数据条款、成本、上下文、工具调用和质量。

资产管理

Asset服务统一登记数据连接、Agent、模型、文件和产物，并按组织与项目隔离。Agent Card可在持久化前验证协议版本、能力、接口和安全描述。

企业身份与细粒度授权

CRAFT使用OIDC与PKCE处理多租户身份，并支持单点登录。权限通过OpenFGA关系模型在组织、项目和资源之间继承，可区分查看者、开发者、运营者和管理员等职责。

密钥与数据连接

连接元数据保存在资产数据库，而用户名、密码等凭据通过Secrets API存入Infisical或外部秘密管理后端。凭据不会在普通API读取响应中返回，只在解决方案建立连接时注入。

可观测性

平台可通过OpenTelemetry采集跟踪、指标和日志，并使用Grafana LGTM栈观察基础设施。可选Langfuse用于模型调用跟踪、提示版本、评估和成本分析，两类可观测性用途不同。

自动生成SDK

CRAFT可根据OpenAPI规范生成Python和TypeScript SDK，帮助解决方案调用平台服务。SDK面向已部署环境和合作开发，并不意味着所有企业产品端点都对公众无条件开放。

面向业务的解决方案

数据分析使用流程

1. 确定要分析的业务问题、数据负责人和允许使用的数据范围。
2. 在CRAFT中创建组织与项目，并配置身份和项目权限。
3. 为数据库建立只读账户，限制到必要的模式和表。
4. 通过Asset服务登记连接，将凭据交给Secrets API保存。
5. 测试网络、权限和查询连接，再让Data Insights读取模式。
6. 用自然语言提出小范围问题，检查系统生成的SQL和业务定义。
7. 对答案、图表、时间窗口和聚合方式进行人工验证。
8. 保存经过确认的指标定义，并逐步扩大到更多用户和数据源。
9. 持续观察模型调用、查询性能、权限和错误日志。

连接PostgreSQL的要点

• 准备可从CRAFT网络访问的数据库地址。
• 创建只读用户，并只授予目标模式的最低权限。
• 使用有效身份令牌和项目标识登记数据连接。
• 让连接元数据与凭据分别进入Asset和Secrets服务。
• 确认读取响应中不会返回原始凭据。
• 使用最小查询测试连接后再交给Data Insights。

数据治理工作流

1. 盘点需要评估的数据源、目录、所有者和监管范围。
2. 使用CRAFT Assess识别质量、覆盖与策略缺口。
3. 按业务影响和Agent使用风险为问题排序。
4. 运行Enrich补充资产描述、分类和候选质量规则。
5. 让数据所有者审核模型推断的语义、敏感等级与阈值。
6. 通过工作流执行规则并生成质量评分卡。
7. 将失败规则分派给责任团队并跟踪修复。
8. 定期重跑评估，防止模式、数据和政策变化造成漂移。

解决方案开发流程

1. 选择最接近需求的参考解决方案或Starter模板。
2. 创建FastAPI服务，并按约定注册解决方案和Agent资产。
3. 接入Keycloak身份、OpenFGA权限、Secrets与共享存储。
4. 通过LiteLLM配置允许使用的模型和预算策略。
5. 为Agent定义A2A能力、输入输出和验证规则。
6. 在本地完成最小服务测试，再打包为容器和Helm Chart。
7. 通过GitOps部署到开发、测试、演示和生产环境。
8. 接入OpenTelemetry与可选Langfuse，观察端到端运行。
9. 建立权限、数据、模型和回归测试后再开放给业务用户。

官方开发指南将30分钟内完成最小Quickstart作为文档目标，但完整企业解决方案仍需要基础设施、身份、数据、模型、安全和运维团队参与。公开站点只展示合作伙伴安全范围内的内容，部分实现资料属于受控文档。

部署方式

CRAFT可部署在客户自己的云、数据中心或混合环境，并要求运行在符合CNCF规范的Kubernetes集群上。架构尽量避免绑定单一云，使用Helm、ArgoCD、Terraform和可替换的对象存储及密钥后端。

基础平台依赖

• Kubernetes与Helm负责容器编排和发布。
• ArgoCD用于开发、测试、演示和生产的GitOps交付。
• Keycloak处理身份和单点登录。
• OpenFGA处理组织、项目与资源的关系权限。
• PostgreSQL、Redis和对象存储承载平台状态与事件。
• Infisical或外部秘密管理保存连接凭据。
• OpenTelemetry与Grafana栈提供跟踪、指标和日志。

价格与采购方式

截至2026年8月22日，Emergence AI官网没有公开CRAFT的固定套餐金额、按席位价格或免费版额度。产品采用企业合作和定制报价，潜在客户需要提交业务、数据、部署与安全需求后获取方案。

企业询价前准备

1. 列出目标业务问题，不以模糊的通用Agent需求开始。
2. 统计数据源、数据库类型、资产规模和更新频率。
3. 确定客户云、本地、混合或隔离部署边界。
4. 明确允许的模型、数据地区、敏感等级和合规要求。
5. 估算用户、查询、并发、Pipeline和模型调用规模。
6. 列出必须接入的身份、密钥、目录和可观测性系统。
7. 定义准确率、SQL安全、数据质量和业务验收指标。
8. 要求报价分别列出许可、实施、基础设施、模型和支持。

适合哪些用户

• 企业数据负责人：评估数据是否适合Agent和自然语言分析。
• 数据治理团队：自动补充元数据、分类资产并生成质量规则。
• 业务与分析人员：使用自然语言查询数据和构建可视化。
• 数据工程团队：定位数据管道异常并追踪潜在根因。
• 平台工程师：在Kubernetes环境部署和运维企业Agent平台。
• 安全与合规团队：通过身份、权限、密钥和审计控制数据访问。
• 半导体与制造组织：构建面向领域数据的隔离分析方案。
• 联合设计伙伴：在CRAFT共享服务上开发定制Agent应用。

典型使用场景

• 在部署企业Agent前评估数据完整性、所有权和策略缺口。
• 为数据目录自动生成描述、分类和候选质量规则。
• 让业务人员用自然语言查询销售、运营或制造数据库。
• 把查询结果转换成图表、仪表盘和可共享洞察。
• 跨多个Agent编排取数、分析、验证和报告流程。
• 发现数据管道异常并追踪到源表、规则或上游系统。
• 在采取战略行动前比较不同假设下的情景结果。
• 在受控内网或混合环境部署行业专用Agent应用。

产品优势

• 覆盖数据就绪、治理、分析和Agent工作流，而不只提供聊天界面。
• 可部署在客户云、数据中心或混合基础设施，降低数据外移压力。
• 基于Kubernetes和常见开源组件，避免依赖单一云专有服务。
• 通过Keycloak、OpenFGA和Secrets API统一身份、权限与凭据。
• 支持多模型提供商，团队可按安全、性能和成本选择模型。
• A2A与状态化Pipeline适合拆分复杂、多步骤任务。
• 自然语言转SQL结合模式与验证机制，便于建立可审计流程。
• OpenTelemetry和Langfuse分别覆盖基础设施与模型调用观察。

使用限制与注意事项

• 产品面向企业部署，需要Kubernetes、身份、数据和运维能力。
• 官网没有公开标准价格，试点和正式部署成本必须单独评估。
• CRAFT Toolkit仍为计划模块，不能按已上线功能采购。
• 自然语言生成SQL仍可能误解指标、时间、连接关系或业务定义。
• 多Agent会增加模型调用、延迟、故障点和调试复杂度。
• 模型可替换不代表不同模型在质量和合规上完全等价。
• 自动生成的数据质量规则可能产生误报、漏报或不合理阈值。
• 自托管可增强控制，但补丁、备份、监控和容量责任也随之增加。
• 公开开发文档不代表所有内部服务和代码都向公众开放。
• 官方GitHub各仓库许可证不同，不能统一描述为完全开源。
• DPA限制未经约定的敏感数据，组织必须先完成数据分类。

安全与治理

上线前治理检查

1. 确定每个数据源的所有者、用途、敏感等级和允许用户。
2. 为分析数据库创建只读账号并限制模式、表和网络。
3. 将人类、服务账户和Agent权限分离，避免共享高权限身份。
4. 为SQL设置超时、行数、成本和禁止操作边界。
5. 对业务指标建立人工批准的定义与测试样例。
6. 检查提示、SQL、结果和日志中的个人及商业敏感数据。
7. 为有副作用的Agent动作设置审批、回滚和审计。
8. 定期验证授权继承、密钥轮换、备份恢复和模型变更。

隐私、DPA与合规

网站隐私政策主要覆盖官网访问者，而企业服务的数据处理应以客户协议和2025年DPA为准。DPA说明Emergence作为处理者可能接收并存储API调用、提示、模型输出、技术和使用数据，并按客户指令处理和删除。

Trust Center列出GDPR、SOC 2 Type 1、SOC 2 Type 2和SOC 3，并提供多因素认证、单点登录、静态及传输加密等安全信息。具体报告与敏感资料通常需要在Trust Center申请访问，采购方应核对审计范围、日期和所购服务是否在覆盖内。

GitHub与开源项目

Emergence AI维护官方GitHub组织，但各仓库解决的问题和许可证并不相同。CRAFT文档称核心平台组件采用开源并可自托管的设计，不过截至核验日期没有确认到一个覆盖完整CRAFT企业产品的单一公开源码仓库。

Agent-E与CRAFT的区别

Agent-E是早期公开的网页自动化Agent项目，主要用浏览器完成表单、搜索和网站操作。CRAFT是当前企业数据与智能平台，两者由同一官方组织维护，但产品定位、部署和许可证不能混为一谈。

API与开发者能力

基本信息

推荐指数

推荐指数为4.4分，满分5分。CRAFT把数据就绪、自然语言分析、治理、多Agent、权限、密钥和可观测性整合到可由客户控制的Kubernetes部署中，适合对数据边界和可靠性要求较高的大型组织。

主要门槛是没有公开标准价格，部署和治理复杂度高，计划功能与当前功能需要严格区分。它更适合有平台工程、数据治理和安全团队的企业，不是个人用户快速体验Agent的轻量产品。

常见问题

Emergence AI是什么？

Emergence AI是一家构建企业智能和AI Agent系统的公司，当前核心产品CRAFT用于数据就绪、治理、自然语言分析和受约束的多Agent工作流。

CRAFT是什么？

CRAFT是一套可部署在企业基础设施中的智能平台，由业务解决方案、身份与资产等共享服务以及Kubernetes基础设施组成。

CRAFT Assess与Enrich有什么区别？

Assess负责发现数据质量、覆盖和策略缺口，Enrich负责补充元数据、分类资产并生成质量规则。前者偏诊断，后者偏改进。

CRAFT Toolkit已经上线了吗？

没有。当前官方文档明确将Toolkit标记为计划模块，不能把验证证书和自动形式化工具描述为普遍可用。

能用自然语言查询数据库吗？

可以。Data Insights提供自然语言转SQL、多轮分析和可视化，但查询逻辑、业务指标与结果仍需验证。

支持哪些数据库？

公开入门文档详细展示PostgreSQL连接，架构支持按需增加数据连接。其他具体数据库应在项目评估时逐项确认。

CRAFT支持私有部署吗？

支持部署在客户云、数据中心或混合环境，并运行于符合CNCF规范的Kubernetes集群。具体离线、镜像和支持边界需写入合同。

可以选择不同大模型吗？

可以通过LiteLLM接入Gemini、GPT、Claude等提供商。企业需要分别配置密钥、数据政策、预算和质量测试。

Emergence AI免费吗？

没有发现CRAFT公开免费版或固定试用额度。产品主要通过企业合作和定制报价采购。

CRAFT多少钱？

官网没有公开固定金额。价格可能受模块、数据源、用户、模型用量、部署环境、实施与支持范围影响，需要联系销售。

提供API和SDK吗？

提供平台API，并可依据OpenAPI规范生成Python和TypeScript SDK。实际访问需要已部署环境、身份令牌和项目权限。

Emergence AI是开源的吗？

不能简单回答为全部开源。Agent-E等项目有公开许可证，CRAFT也采用可自托管的开源组件，但完整企业平台仍包含商业产品和受控内容。

Agent-E是什么？

Agent-E是Emergence AI公开的MIT许可证网页自动化Agent项目，可用自然语言驱动浏览器任务。它不是CRAFT企业平台本身。

Emergence World可以商用吗？

默认不可以。该研究仓库采用CC BY-NC 4.0，仅允许署名的非商业研究和教育使用，商业用途需另行取得许可。

数据会离开企业环境吗？

CRAFT可以部署在客户控制的基础设施中，但外部模型、遥测、支持和子处理方仍可能形成数据流。企业应按实际架构和DPA逐项确认。

适合小团队吗？

若小团队已有Kubernetes、数据和安全能力且需求足够复杂，可以咨询试点；一般个人或轻量团队更适合部署门槛较低的分析工具。

总结

Emergence AI的CRAFT面向希望让Agent可靠地使用企业数据的组织，核心价值在于把数据评估、元数据增强、自然语言分析、多Agent编排和治理控制放入同一可部署架构。

选型时应以具体业务问题和数据边界为起点，验证SQL准确性、权限隔离、模型数据流、运维成本和验收指标。还要严格区分已经提供的Assess与Enrich、计划中的Toolkit，以及Agent-E等独立开源研究项目。