让 AI 智能体
像真正的员工一样工作
EvaCloud 是 AI 智能体编排与数字员工管理平台，10 个内置智能体各司其职——组长调度、专业执行、审查复盘。让企业快速组建 AI 团队，像管理一支真正的数字员工队伍一样，自动完成软件开发、内容创作、数据分析等任务。
CORE HIGHLIGHTS
5 大核心亮点 · 重新定义 AI 数字员工
EvaCloud 突破单 AI 能力边界，以团队化、标准化、自进化的设计理念，让 AI 真正承担起可交付的工作任务。
团队化协作模式
10 个内置智能体各司其职，组长调度+专业员工执行+审查复盘官质控，突破单 AI 能力边界。
自迭代复盘机制
任务执行后自动评分优化，工具代码持续改进，越用越快、越用越省，AI 也能"成长"。
标准化工作流蓝图
一键安装完整团队配置，结果可复现、可分享、可卸载，最佳实践秒级复制。
开放生态对接
支持 MCP 协议、skills.sh 生态、REST API，与主流 AI 开发工具无缝集成，避免厂商锁定。
五层安全沙箱
路径防护、命令白名单、文件权限、网络控制、Docker 隔离，企业级安全可控。
PRODUCT SYSTEM
9 大核心产品模块
从员工管理、团队协作、技能生态到安全沙箱，EvaCloud 覆盖 AI 数字员工平台的全场景能力，每一层都为多智能体协同而设计。
数字员工管理
自定义创建数字员工，配置名称、角色、系统提示词、温度参数、最大迭代次数；内置 developer、designer、writer、tester、researcher、assistant、leader、reviewer 八大角色体系，支持四级模型策略与独立工作目录。
项目团队协作
自动生成组长与审查复盘官，负责任务拆分、调度汇总、质量审查与优化建议；支持串行与并行任务流编排，自动管理依赖关系，类似真实项目组的分工协作。
智能体调度系统
4 个顶层主控智能体（Orchestrator/Coder/Builder/Chat）+ 6 个垂直专业智能体（Search/Frontend/Backend/Tester/Review/Planner），统一调度，全场景覆盖。
技能生态系统
支持 npx 命令安装 skills.sh 社区技能包，也可上传 SKILL.md 自定义注册；技能通过向量检索按需注入 LLM 上下文而非固定执行，节省上下文窗口。内置 47+ 技能。
工作流蓝图包
以 JSON 结构化定义完整团队、员工、技能与任务流配置。安装时自动完成创建、注册、绑定、索引全流程。支持前端页面、对话、MCP 工具、REST API 四种安装方式。
自迭代复盘机制
任务完成后 LLM 自动评分输出问题与改进建议，生成优化后的工具代码，经 12 类危险模式检测与 Node.js VM 语法校验的沙盒测试后自动升级版本号。支持版本回滚，全程留痕。
记忆与上下文管理
超过 20 条消息自动触发上下文压缩，通过锁定关键消息、LLM 摘要旧消息、工具日志截断三级策略控制 Token 消耗。本地 BAAI/bge-m3 Embedding 模型支持语义检索。
五层安全沙箱体系
路径穿越防护、命令白名单、文件系统权限控制、网络访问黑白名单、可选 Docker 容器级隔离。API Key 认证机制区分内外请求，满足企业级合规要求。
MCP 对外接口
通过 MCP 协议将平台能力开放给外部 AI 工具，提供 20+ 标准化工具接口，支持 stdio 传输方式，可直接配置到 Trae Solo、Claude Desktop、Codex 等主流 AI 开发环境。
AGENT MATRIX
10 个内置智能体矩阵
EvaCloud 内置 10 个专业智能体，分为顶层主控与垂直专业两类，覆盖软件开发、内容创作、数据分析全场景。
统一编排入口，全局资源调度，负责跨团队、跨员工的任务流转与会话管理。
擅长复杂存量项目的开发工作，承担架构改造、代码重构与疑难问题攻坚。
新项目脚手架搭建者，专精于原型快速生成与技术选型建议。
通用对话入口，承担员工/团队配置的引导式交互，是用户使用最频繁的助手。
全项目代码检索、符号溯源、依赖分析——能在大规模代码库中精准定位任何引用。
前端开发、UI 还原、交互逻辑实现，专注 Web 与移动端用户体验。
接口开发、业务逻辑、数据库设计，保障服务端架构的稳定性与扩展性。
测试用例生成、自动化回归、缺陷定位，把质量保障工作自动化。
代码规范校验、安全扫描、性能评审，是团队的"质量守门员"。
需求拆解、任务编排、风险预判，在任务启动前把方向理清楚。
MARKET OPPORTUNITY
千亿级 AI Agent 市场，企业级多智能体平台是核心增长点
大语言模型技术成熟推动 AI 应用从"对话问答"向"任务执行"演进，多智能体协同（Multi-Agent）被视为下一代 AI 应用的核心形态。
4 类目标客户分层
从个人开发者到大型集团，覆盖完整的客户金字塔。
独立技术爱好者
提升编码效率、项目脚手架。月付百元内，主要需求是降低重复工作。
10-50 人科技公司
降本增效、补充技术人手。月付千元级，把 AI 当作"数字员工"使用。
50-500 人企业
标准化研发流程、团队协作。年付数万至数十万，部署团队版或私有化。
500 人以上集团
私有化部署、定制化、安全合规。项目制百万级，金融政企行业首选。
BUSINESS MODEL
多元化收入结构 · SaaS 订阅为核心
采用分级订阅 + 私有化部署 + 定制开发 + 生态分成的四维收入结构，兼顾规模化增长与高毛利业务。
私有化部署
面向金融、政企、大型企业，一次性部署实施费 + 年度维护费，单项目 20 万起，年维护费为部署费的 20%。
定制开发服务
行业蓝图包定制、专属智能体开发、业务系统集成，按人天或项目制报价，深化客户粘性。
生态分成
长期规划蓝图包与技能商店，第三方开发者上传优质内容，平台收取 30% 交易分成，构建网络效应。
COMPETITIVE POSITION
差异化定位 · 团队化 vs 工具化
多智能体协作、标准化蓝图、自迭代优化是 EvaCloud 区别于所有竞品的核心护城河。
| 对比维度 | EvaCloud | 传统 AI 助手 | 开源框架 | 大厂平台 |
|---|---|---|---|---|
| 多智能体协作 | ✅ 完整团队体系 | ❌ 单智能体 | ⚠️ 需自行搭建 | ⚠️ 基础能力 |
| 工作流标准化 | ✅ 蓝图包机制 | ❌ 对话式自由 | ❌ 代码级配置 | ⚠️ 简单工作流 |
| 自迭代优化 | ✅ 闭环复盘 | ❌ 无 | ❌ 无 | ❌ 无 |
| 成本控制 | ✅ 四级模型+压缩 | ⚠️ 单一模型 | ❌ 需自行优化 | ⚠️ 绑定自家 |
| 开放生态 | ✅ MCP+REST+技能 | ❌ 封闭生态 | ✅ 完全开放 | ❌ 生态绑定 |
| 私有化部署 | ✅ 支持 | ❌ 公有云 | ✅ 自行部署 | ⚠️ 部分支持 |
| 使用门槛 | ✅ 对话式+可视化 | ✅ 低门槛 | ❌ 技术门槛高 | ✅ 低门槛 |
CORE TEAM
核心团队 · 经验互补 · 目标一致
核心团队平均从业年限 7 年以上，覆盖产品、前后端、算法全链条，对 AI 智能体赛道有深度共识。
— 创始人
10 年互联网产品与技术经验，曾任职于知名科技公司，历任高级产品经理、技术负责人，主导过多款千万级用户产品。具备丰富的产品规划、团队管理与创业经验。
— CTO
8 年后端与架构经验，精通分布式系统与 AI 工程化，曾主导大型 SaaS 平台架构设计。深入研究大模型应用与多智能体协同技术。
— 前端 Lead
7 年前端开发经验，精通 React 生态与可视化技术，曾负责多款企业级产品前端架构，主导 EvaCloud 前端体系与交互设计。
— 算法专家
5 年 NLP 与大模型应用经验，专注于智能体调度、RAG 优化、上下文压缩等核心技术研究，负责平台 AI 能力优化与算法创新。
— Product Lead
6 年 B 端产品经验，熟悉开发者工具与企业级 SaaS 产品设计，负责需求分析、用户研究与产品迭代规划。
— 战略顾问
拟邀请 AI 领域学者、资深 SaaS 创业者、企业服务行业专家组成顾问委员会，为公司技术方向、商业模式、市场拓展提供战略指导。
FINANCIAL FORECAST
3 年财务预测 · 第 3 年实现整体盈利
预计第 3 年实现整体盈利，毛利率随规模效应逐步提升，净利率转正。SaaS 订阅业务毛利率较高，整体盈利质量持续改善。
📈 收入预测（万元）
| 项目 | 第 1 年 | 第 2 年 | 第 3 年 |
|---|---|---|---|
| SaaS 订阅收入 | 120 | 600 | 2,000 |
| 私有化部署收入 | 50 | 300 | 1,200 |
| 定制开发服务 | 30 | 150 | 500 |
| 生态分成收入 | 0 | 50 | 300 |
| 总营收 | 200 | 1,100 | 4,000 |
| 营收增长率 | — | +450% | +264% |
💰 成本结构（万元）
| 成本类别 | 第 1 年 | 第 2 年 | 第 3 年 |
|---|---|---|---|
| 人力成本 | 300 | 600 | 1,200 |
| 算力成本 | 60 | 300 | 1,000 |
| 服务器与基础设施 | 30 | 80 | 200 |
| 市场推广费用 | 80 | 200 | 500 |
| 运营与行政费用 | 30 | 70 | 150 |
| 总成本 | 500 | 1,250 | 3,050 |
📊 盈利预测
| 财务指标 | 第 1 年 | 第 2 年 | 第 3 年 |
|---|---|---|---|
| 营业收入 | 200 | 1,100 | 4,000 |
| 毛利润 | 110 | 720 | 2,800 |
| 毛利率 | 55% | 65% | 70% |
| 净利润 | -300 | -150 | +950 |
| 净利率 | -150% | -14% | 24% |
| 累计现金流 | -300 | -450 | +500 |
FUNDING PLAN
融资 500 万 · 出让 10% 股权
本轮计划融资 500 万元人民币，主要用于产品研发迭代、市场推广拓展、团队建设扩充，目标 18 个月内达成 PMF。
资金使用计划
精细化分配，每一分钱都用在刀刃上。
3 个关键里程碑
清晰可验证的阶段目标，让每一轮融资都有据可依。
产品 1.0 正式发布 · PMF 启动信号
- EvaCloud 1.0 正式版发布，10 个智能体全部上线
- 注册用户 5,000 人，付费客户 100 家
- 月收入达到 2 万元
- 完成核心团队搭建，建立初步社区影响力
毛利转正 · 标杆客户落地
- EvaCloud 1.5 版本上线，多模型接入 + 可视化任务流编辑器
- 注册用户 2 万人，付费客户 500 家
- 月收入 15 万元，实现毛利转正
- 完成 3-5 个标杆客户案例，启动企业版销售
PMF 验证 · 启动下一轮融资
- 产品 2.0 规划落地，低代码智能体搭建 + 行业解决方案包
- 付费客户 1,500 家，月收入 50 万元，ARR 达 600 万元
- 验证 PMF，具备规模化复制能力
- 正式启动 Pre-A 轮融资
RISK ANALYSIS
风险分析与应对
6 大风险类别，每一类都有具体的应对策略。我们把不确定性变成可管理的工程问题。
技术风险
大模型迭代迅速，底层模型能力跃升可能稀释上层平台价值；多智能体调度算法效果不及预期。
市场风险
AI Agent 赛道热度上升，大厂与创业公司纷纷进入，竞争加剧；市场教育周期长，企业付费意愿不及预期。
商业模式风险
SaaS 付费转化不及预期，客户留存率低；算力成本高企，毛利率承压。
安全与合规风险
数据安全事件影响品牌信誉；AI 生成内容存在合规风险；行业监管政策收紧。
团队风险
核心人才流失；团队扩张过快导致管理效率下降。
资金风险
融资不及预期，资金链紧张；烧钱速度过快，未达下轮融资里程碑。
JOIN US
携手 AI 未来 · 打造中国领先的数字员工平台
多智能体协同是企业 AI 应用的下一个主流形态，数字员工将成为未来组织的标配。本轮融资将帮助 EvaCloud 加速产品迭代、拓展市场布局、建立生态壁垒，在快速增长的 AI Agent 赛道中抢占领先位置。诚邀有志于 AI 未来的投资者同行。