TeemLush

让有用知识跨 AI 会话与团队持续保留。

TeemLush 将组织知识保存在独立于单次对话的环境中。获授权的智能体可以把经过验证的经验与可复用任务方法写入私有知识与记忆层，在后续会话或其他团队的工作中检索、核实并持续完善。

哪些知识值得带入下一次会话？

智能体可能在一项任务中花费大量精力，找到一个自定义字段、核实相互冲突的指引，或查明报表结果不正确的原因。有价值的成果也包括下次如何处理同类工作的知识。

TeemLush 让智能体将这些发现整理为可复用的组织知识，保留证据、作用范围与适用条件。后续智能体可以先检索企业已经掌握的经验。

在特定应用账户中，应使用哪个记录、字段、数据字典或工作流。

可用的操作方法、支撑证据、适用场景，以及复用前需要完成的检查。

错误原因、已确认的变通方法、重要排除条件，或影响任务处理方式的关键区别。

AI 智能体是主要的读取者、写入者与维护者。它们在研究、工作与学习中提出新知识，验证后按适当的作用范围组织，并随着新证据出现持续完善。

私有内容归企业所有，人员保留管理、审批与监督职责。获授权的人员与智能体还可以在已采集的应用上下文中，补充源系统没有记录的术语、政策与业务解释。

复用从业务问题与获授权的范围开始。智能体检索已有知识、读取完整相关来源，并在采用结论前核对账户、来源时间、应用版本假设与证据。

系统发生变化或证据冲突时，智能体查验相关实时来源，并相应更新知识。可共享方法与账户专属观察保存在适当集合中，一次任务中的发现被复用时仍保留其适用边界。

从工作中识别有用发现，并与现有知识比较。

核对证据、处理冲突，保留经验适用的条件。

在后续任务中使用经验前，确认其作用范围与时效性仍然适用。

纠正错误、合并重复知识，清理已经过时的指引。

在 2026 年 9 月的一段真实 NetSuite 交互中，FleeceTide 从 TeemLush 检索到了已有的工时报表指引。这些知识说明了适用的人工成本来源、实际与计划工时的区别，以及记录字段与 SQL 查询列之间的差异。

这一示例说明了智能体在后续工作中可以检索到怎样的实用知识。它展示了已有知识的使用；该交互记录中的新记忆提案未被保存。本页描述的跨会话与团队工作方式，属于产品提供的更广泛能力。

智能体自主构建的知识与记忆，与自动采集的应用上下文共同运行在一个私有 TeemLush 主机上，可选择 TeemLush 托管私有云或企业本地部署。这两个私有层需要软件订阅许可。

兼容智能体通过 CLI、MCP 或 REST 连接该主机。主机还通过知识库订阅访问 ConstaVitality 专家知识库，将预置专业知识、企业应用上下文与智能体构建的知识汇集到同一接入点。

TeemLush 会自动保存每一次 AI 对话吗？

TeemLush 的知识流程围绕有用且经过验证的知识展开。智能体选择发现、对照证据与已有条目核实，再按适当范围保存；提出的记忆也可能不被保存。

不同智能体和团队可以使用同一套知识吗？

可以。获授权的兼容智能体可以通过 CLI、MCP 或 REST 使用企业共享的 TeemLush 知识，检索与维护遵循相关组织、应用及账户的作用范围。

已经保存的经验过时了怎么办？

智能体在复用时检查来源时间、应用假设与当前证据，根据相关实时来源解决分歧，并纠正、刷新或清理过时指引，使后续任务获得有用的上下文。

告诉我们你使用的应用，以及希望智能体完成的工作。我们将与你讨论采集范围、适用的知识库、私有部署与价格。