AI 分析
痛点：企业缺少统一的“AI 公司大脑”上下文层，员工无法让 AI agent 同时安全访问变化缓慢的数据（战略、OKR、客户状态、会议转录）和变化频繁的数据（数据库、日志、工单），并支持多人并发协作。
目标用户：中大型公司的 CTO、内部 AI 平台负责人、平台基础设施团队；他们已获得预算和自上而下的指令。
证据：the CTO requested me to start working towards building a "AI company brain"... I've been looking for ways to implement this but I can't seem to get to a clear path... the 24x7 agent has to be constantly working, how much money could it cost?
变现：按席位订阅的企业知识上下文平台；该平台提供 MCP 连接器、权限治理和引用溯源；另外可以销售私有化部署和落地咨询服务，这两项适用于客单价高、需要定制的场景。
MVP：用两周时间做一个 MCP server：把 Notion/Google Drive 导出成只读的“慢变”知识索引，接入 1 个“快变”数据源（例如 Postgres 只读或 Linear 工单），并加入基于角色的访问控制过滤和带出处的引用回答；在单团队和单工作区内做试点，不实现常驻 agent。
竞品：Glean、Dust、Onyx (Danswer)、Hebbia、Notion AI、Microsoft Copilot
摘要：一位工程师被 CTO 要求搭建“AI 公司大脑”：用 LLM wiki 保存缓慢变化的数据，实时拉取数据库和工单等快速变化的数据，再通过 MCP 让员工用 agent 或聊天界面访问。他卡在成本预估、多用户并发冲突协调和实施路径上，公开求助，但帖子仅 5 分、2 条评论，没有其他人附和，也没有明确的付费表述或收入数据；需求方向真实，且背后有企业预算动机，但仍需要自行验证。