预约演示
AI 原生× 执行闭环× 开放开源

您指示,我执行
定目标,我实现

OpenOBA,将 AI 能力系统性落地到企业的全业务流程!

自然语言驱动
精准读写数据库
零歧义理解
自主执行,自主汇报
系统原住民
自己开发自己
每步可追溯
100% 全链路审计日志
容错冗余
1 键撤回,始终可控
已通过生产验证 ERP / OA / CRM / SCM / WMS / MES 全覆盖 原创开源 金融 · 制造 · 零售 · 电商 · 教育 · 更多
核心产品

OpenOBA · AI 原生自主执行体

自然语言驱动、自主规划路径、在企业数字系统中确定性执行任务并持续自我进化的智能执行实体。

OpenOBA——AI 生产力落地企业经营最佳实践。原生自携带超级执行力,依托 LLM 的思考推理能力,与数字业务系统相生相伴,使用自然语言即可完整操作整个系统。无论是读写数据库,还是创建结构化表单;无论是修改字段、业务逻辑规则,还是升级完整的功能模块,甚至重构你的数字系统,均可通过 ERA-Chat 聊天式实现。为运营、开发企业数字平台开创新范式。

进化基因

为数字系统注入自我进化能力,自适应随业务、市场的变化而动。

资产增值

每次操作可沉淀为企业数字资产。系统越用越智慧,数字资产持续增值。

经营兜底

每步推理即经营自审,主动发现潜在风险,确保业务连续性始终可控。

增长赋能

技术即业务。新渠道、新热点,因市而变,实时更新。

范式开创

自然语言就是开发界面。化繁为简,从 ERP 到 MES,对话即交付。

场景

AI 与数字平台加持下的日常办公、运营、创作

无需切换,平台即 AI,会话即执行!

ERA-Chat 日常运营界面截图

商品管理 · 客户查询 · 报表生成 · 内容发布

商品上架与订单管理

"新上 5 款眉线框女款 SPU"——Agent 直接创建商品、入库、定价,全流程一句完成

客户服务与售后处理

问一句客户名,全貌已在眼前——订单、售后、会员,系统主动关联呈现

经营分析与数据报表

"对比本月和上月畅销"——下一秒 Agent 已完成查询、计算、可视化呈现

内容创作与多渠道营销

小红书种草、产品文案、多平台发布——说完即已发布,一个会话闭环

场景

系统构建 · 用对话的方式开发与定制

新增业务字段、对接第三方系统、开发自定义能力——说话就行,Agent 帮你完成

ERA-Chat 系统构建界面截图

ERDL 定义 · API 对接 · Skill 开发 · 热更新

业务字段与规则定义

"给订单表加一个退货率字段"——Agent 生成 DDL + API,3 秒生效

第三方系统对接集成

"对接顺丰物流 API"——说完需求,Agent 生成调用代码并完成接入

自定义 Agent 技能开发

将你所在行业的独特 know-how 变成可复用、可分发的 Agent 技能插件

即时更新与热部署

改规则、加功能,3 秒热更新生效——不重启、不停机、业务零中断

核心技术

为什么Agent能直接操作你的业务系统?

不是 Prompt 工程,不是模型微调。OpenOBA 在自然语言与系统执行之间架设了一套确定性协议层:企业用自己的语言定义业务规则,Agent 据此理解意图、校验行为、执行操作。每一步都有记录,错了就回退——人始终拥有最终决策权。

理解

用你所在行业的术语定义业务规则。系统将其转化为 Agent 可确定性理解的语义描述。

执行

Agent 自主决策并操作业务系统。每一步输出都经过协议级校验,不通过就拒绝。

审计

全链路操作记录可追溯。关键操作需人工审批,支持一键回退——人始终说了算。

主流通用AI = Prompt 工程(概率性,不可靠) vs OpenOBA = 理解→执行→审计 三层确定性架构

让"Agent直接操作你的业务系统"从概念变成工程实践。

同样一句话,不同的结果

左侧:通用 AI 助手(ChatGPT / 文心等)擅长对话,但无法保证执行结果的业务合规性。
右侧:OpenOBA 直接把事办了。

通用 AI 助手
擅长对话,不会执行

用户:

"策划眉线框女款SPU"

AI 回复:

"眉线框是经典框型,建议搭配经典黑色…以上为策划方案,请参考执行。"

只输出了文本建议,未执行任何操作
用户仍需打开 ERP 手动创建
OpenOBA
对话即执行,结果直接入库

用户:

"策划眉线框女款SPU"

先查现有商品,了解品类空缺
查询已有数据 → 4条结果
矩形×2 圆框×1 威灵顿×1,无眉线框
眉线框为新品类 → 创建商品
写入系统 → 已创建商品
已写入系统 · 已记录审计日志
操作完成,可在后台查看
AI 直接操作了 ERP 系统,无需人工中转

通用 AI 告诉你答案,OpenOBA 替你把事办了。

一个产出的是文本,一个产出的是已经写入数据库的结果。

开源生态

执行闭环 · 行业系统市场

同一套企业数字骨架——用户、权限、审批、报表、日志,这些每个企业系统都要重做的模块,OpenOBA 只写一次。换一张行业 ERDL 文件,就是一套全新的垂直系统。

ERP
眼镜行业 · 已开放
OA
协同办公 · 开发中
CRM
客户管理 · 规划中
MIT
自由修改 · 自由商用
已开放

ERP · 企业资源计划

管货、管钱、管库存。从采购到销售,从入库到出库,全链路数字化。

商品 · 订单 · 库存
客户 · 售后 · 价格引擎
色彩体系 · 结构标准
眼镜行业版 · MIT 开源
开发中

OA · 协同办公

管人、管事、管流程。审批自动化,考勤智能化,人事数字化。

审批流程 · 考勤打卡
人事档案 · 组织架构
公告通知 · 任务管理
2026 Q3 开放
规划中

CRM · 客户关系管理

管客、管单、管商机。从线索到成交,从售前到复购,全生命周期。

客户线索 · 商机管理
合同管理 · 回款跟踪
客户画像 · 复购分析
2026 Q4 规划

同一套骨架,不同的行业皮肤

眼镜行业
eyewear.erdl
+
服装行业
apparel.erdl
+
美妆行业
beauty.erdl
+
3C数码
3c.erdl
+
电商
ecommerce.erdl
+
零售
retail.erdl
+
制造
manufacturing.erdl

每一张行业 ERDL 文件定义了该行业的字段、别名、枚举、规则。切换行业 = 切换.erdl文件 → Hot Reload → 系统自动适配。骨架不变,行业即换。

企业数字骨架(跨行业通用)

无论什么行业,这些能力都是必需的。一次建设,全行业复用。

用户与权限
审批工作流
报表与分析
认知审计日志
字典管理
通知与消息
文件管理
系统配置

首发 · 眼镜行业 ERP

已开放

基于数字骨架构建的首个行业垂直原型,即将通过 OpenOBA 验证的完整系统。

商品管理(SPU/SKU)
订单管理
客户管理
库存管理
售后服务
结构标准
色彩体系
价格引擎
副品管理
审核管理

快速开始

$ # 获取执行闭环
$ docker-compose up -d
$ # 5分钟完成部署
前端现代化的前后端分离架构
后端高性能服务端 + 关系型数据库
协议层ERDL · YAML 超集

用 OpenOBA 生成你自己的行业应用原型

写一张.erdl文件定义你的行业字段和规则,OpenOBA 自动生成整套系统。自由修改、自由商用(MIT 协议),也可以提交到参考市场,让更多行业受益。

你有行业专长?提交你的行业 ERDL,让更多企业受益。共享生态收益。

核心技术

ERDL · 行业业务语义定义

企业私有数字资产 — 用你所在行业的语言定义业务规则,将领域知识系统化地传递给 AI,实现确定性的语义理解

Enterprise 企业 Resource 资源 Definition 定义 Language 语言

行业语义定义

将你行业特有的术语、规则、约束用声明式语言定义。眼镜行叫"镜架",手表行叫"表壳"——同一个模型,不同行业各自表述。

确定性语义映射

AI 不再"猜测"你的意思。行业术语→系统字段的映射是声明式的、可验证的——每次输出都在规则边界内。

即时生效 · 持续演进

修改业务规则后即时生效,无需停机。随着业务发展持续丰富,你的行业知识资产越用越厚。

生态产品

企业级 开放开源

OpenOBA 的核心能力由 ERDL 定义,扩展能力由 Skill 提供——就像手机 + App Store。行业 Skill · 功能 Skill · 集成 Skill,即装即用,即卸即停。

行业 Skill 包

预置行业知识、术语、规则的即用方案。换行业 = 换一个 Skill 包。

例:眼镜行业商品管理
眼镜行业Skill已发布
服装行业Skill即将推出
3C数码Skill即将推出
美妆行业Skill即将推出

功能 Skill 包

扩展 AI 能力的可插拔模块。需要什么功能,装什么 Skill。

例:智能报表生成 / 美学校验
美学校验Skill已发布
视觉识别Skill开发中
智能定价Skill开发中
多语言翻译Skill即将推出

集成 Skill 包

连接外部平台和服务的适配器。让你的 AI 对接任何系统。

例:企业微信通知推送 / Shopify 订单同步
ERP API Adapter已发布
Shopify Connector开发中
企业微信Connector开发中
钉钉Connector即将推出

Skill 是什么?

一个Skill=
一个.erdl文件
+一组Action定义
+行业知识库
安装方式
上传.erdl文件
自动注册到Registry
即装即用
商业模式
基础Skill免费
高级Skill付费
定制Skill议价

有开发者能力?开发并提交你的 Skill,上架到 开放开源,共享生态收益。

效率对比

企业效率革命,看得见的数字

不聊功能列表,只聊落到你损益表上的真实数据。

3年总成本降低 90%+ · 典型任务提效 20-2,800× · 每次调用 85% Token 在干正事

① 自研 vs 传统外包

企业系统建设的三条路:传统外包、购买成品、OpenOBA自研。用数据说话。

对比维度 传统外包公司 购买SaaS/成品软件 OpenOBA 自研
初期投入 ¥15-50万
需求分析+开发+测试
¥3-15万/年
订阅费持续产生
¥0
开源基座免费 + 自部署
⏱ 上线周期 3-6个月
沟通→开发→测试→交付
2-4周
配置+导入数据
1小时
自然语言描述→直接上线
后期修改成本 ¥3千-2万/次
加字段、改流程都要排期报价
受限/不可改
只能等厂商更新或购买定制版
¥0 / 随时改
自然语言描述修改→1分钟热更新生效
需要技术团队 必须
外包仍需内部技术对接+验收
部分需要
配置/对接需要技术人员
不需要
业务人员直接描述需求即可
代码归属权
但依赖外包方维护

纯租赁,到期即停
100% 归属
开源 + 自部署 = 永久自主可控
业务适配度
按需求定制但沟通损耗大
中低
标准功能,改造余地小
100%
你描述什么,系统就建什么
数据安全
数据留在内部但外包可见

数据在SaaS厂商服务器
最高
自部署→数据100%私有化
技术迭代速度
需重新签约评估报价
被动等待
依赖厂商更新节奏
实时自主
LLM迭代=你的系统自动升级
3年总成本对比: 传统外包 ¥25-80万  |   SaaS订阅 ¥9-45万  |   OpenOBA 自研 ≈ ¥1.5万(仅服务器+模型调用)

② 典型企业任务 · 效率对比

选取企业日常最高频的6项操作,用秒表计时对比。

新商品上架全流程

传统人工45 分钟
主流通用AI辅助20 分钟
OpenOBA2 分钟
效率提升22.5×

客户售后处理

传统人工30 分钟
主流通用AI辅助15 分钟
OpenOBA90 秒
效率提升20×

月度经营报表

传统人工4 小时
主流通用AI辅助2 小时
OpenOBA30 秒
效率提升480×

新增业务字段

传统外包2 天
SaaS产品不可自定义
OpenOBA1 分钟
效率提升2,880×

审批流程配置

传统开发1-3 天
主流通用AI30 分钟
OpenOBA30 秒
效率提升2,880×

对接第三方API

传统开发1-2 周
主流通用AI辅助2-3 天
OpenOBA5 分钟
效率提升2,016×

③ Token 经济性 · 每一分钱都花在刀刃上

同样是调用LLM,主流通用AI大量Token浪费在"翻译"和"建议"上——最终还是要人来执行。OpenOBA让每一次Token消耗都直接对应一个完成的业务操作。

主流通用 AI 工具

80% Token 消耗 → 理解+翻译+建议(无执行)
20% 有效
AI生成文档 → 人读 → 人操作 → 人确认
每次任务≈500-2000 Token,但只产出"建议"
多轮对话反复澄清,Token浪费指数级增长
无执行能力→Token消耗与业务产出脱钩
每次调用,只有约 20% 的算力在干正事 其余 80% 消耗在"理解意图"和"生成建议"上——最终还是人来操作

OpenOBA

理解+决策(少量Token)
ERDL精准映射(确定性强匹配)
Action Guard校验 → 直接操作数据库 → 完成
自然语言 → ERDL 确定性映射 → 执行 → 完成
一次对话=一个业务操作闭环,0中间环节
别名系统消除"理解歧义"→Token消耗减少60%
ReAct推理链可追溯,每一步都有据可查
每次调用,约 85% 的算力在干正事 别名系统消除"理解歧义"→执行直达数据库,不绕弯
核心差异: 主流通用AI = "聪明的参谋"(说得好但不动手)  |   OpenOBA = "AI 执行官"(懂业务、能决策、直接干活、每步可追溯)

④ ROI 快速估算器

已预置 50 人团队、3 个系统的典型场景。拖动滑块调整规模,秒出结果。以下基于行业调研的保守估算。

10人团队50人团队200人团队500人+企业
以上为保守估算。实际效果取决于业务复杂度—— 预约演示看你的行业数据 →

常见问题

安全与合规

AI 操作了我的数据,万一改错了怎么办?

每一笔操作都需经 Action Guard 协议层校验(字段合法?枚举合规?),全部记录在认知审计日志中。关键操作需人工确认后才执行。就像 Word 的 Ctrl+Z——不担心出错,才能放心使用。如果误操作,支持一键回滚。人说了算,Agent 干活。

我的业务数据会不会泄露给 AI 厂商?

OpenOBA 提供三层数据保护:① ERDL 协议层对敏感数据进行语义转义——LLM 只看到字段结构和别名映射,而非原始数据内容;② Agent 与 LLM 的每次交互均经数据脱敏校验;③ 支持完全私有化部署,数据不出你的服务器。如需更高安全级别,可对接私有化部署的 LLM,实现数据全链路不出内网。

AI 能看到我的全部数据吗?权限怎么控制?

OpenOBA 内置用户与权限系统,支持创建多个账户,各自拥有独立的操作空间和权限范围——财务看财务数据、运营管商品和订单、仓管操作库存,互不干扰。Agent 的权限范围严格限定在其所属账户的权限之内。单台 4 核 8G 云服务器即可稳定支持 50-100 人同时在线。

成本与部署

OpenOBA 的总拥有成本是多少?

OpenOBA 软件本身免费开源(MIT 协议)。你的成本只有两项:① 服务器费用(最低 200 元/月);② 模型 API Token 费用。得益于 ERDL 别名系统消除理解歧义,Token 消耗比通用对话减少约 60%。以 50 人团队日常使用估算,模型调用成本约 ¥800-2,000/月。对比传统外包 3 年 ¥25-80 万,OpenOBA 自研 3 年总成本约 ¥1.5 万(仅服务器+模型调用)。

怎么开始部署?需要技术人员吗?

三步:① 预约演示,30 分钟了解 OpenOBA 在你的行业如何工作;② 部署原型,开源代码 5 分钟 Docker 启动(需基础 Linux 操作,我们有详细部署指南),或申请托管版即刻开通;③ 开始描述,用自然语言告诉 OpenOBA 你的第一项业务操作——通常 5 分钟内即可看见结果。业务人员直接操作,无需专职开发团队。

怎么获得技术支持?需要付费吗?

社区支持完全免费:GitHub Issues、开源文档、技术交流群(预约演示后可加入)。企业级技术支持(SLA 保障、专属响应、定制开发)为付费服务。无论哪种方式,遇到问题均可发送邮件至 support@openoba.com,我们 24 小时内回复。

能力与扩展

我们已经有了稳定的系统,OpenOBA 能对接吗?

有源代码:在你的系统后端新增 7 个标准 REST API(约 2-4 人天),OpenOBA 即可用自然语言操作。没有源代码:在旧系统外层构建轻量 Adapter 服务(约 200 行代码),或使用 OpenOBA 快速重构——加字段、改流程、接新系统,自然语言完成。

"执行闭环"是什么?跟买成品软件有什么区别?

执行闭环是基于行业需求开发的免费开源企业系统基础骨架(数据库+API+前端,MIT 协议)。与买成品软件的三点区别:① 原型免费,无订阅费、无 license 到期;② 代码和数据 100% 在你手里,自由修改、自由商用;③ 你可以随时用自然语言改造它,不依赖厂商排期——一句话即可让 Agent 帮你定制。

支持哪些 LLM?后续会支持视觉模型吗?

当前默认使用 DeepSeek V4 Pro。Qwen/GLM/Moonshot 等兼容 OpenAI 接口的模型均可接入替换。支持视觉模型的版本即将推出——届时 Agent 可直接生成图片、理解图片和视频内容,在基于企业数据资产的基础上进行内容创作或处理业务单据、合同等。

适合哪些角色?

CEO / 决策者

3 年总成本降低 90%+。从外包依赖到自主可控,一句话上线新系统,业务响应速度提升 20-2800 倍。

CTO / 技术负责人

MIT 开源、私有化部署、全链路审计。开发效率 20× 提升,7 个标准 API 对接任何系统。

开发者

写 ERDL 文件=定义行业系统。贡献 Skill 上架市场,共享生态收益。

关于我们

关于 OpenOBA

愿景

AI 不应只是聊天窗口里的应答者——它应该成为企业真正的数字执行力

每一家企业,无论规模、无论行业,都值得拥有一套能用自然语言构建、运营和持续演化的数字化系统。OpenOBA,正在让这件事发生。

问题

企业软件的构建方式,至今仍停留在工业时代——数月规划、数十万投入,建成即固化,改一个字段就要走完整条开发链路。大企业深陷定制化泥潭,中小企业被高门槛挡在门外。

大模型已经能理解自然语言,但"理解"和"执行"之间横亘着鸿沟——通用 AI 擅长对话,却不擅长为企业干活。企业需要的不是聊天,是确定性执行

突破

OpenOBA 自研的ERDL(企业资源定义语言)——一套协议级的业务语义描述体系。它让企业用自己的语言定义业务,Agent 读到 ERDL 就像工程师读到代码一样确定性理解,而非靠猜。

在此之上,Action Guard 协议校验引擎在代码层面拦截 AI 的每一次输出,确保行为始终在业务规则边界内——不是 Prompt 级的"软约束",而是硬校验。

推理、执行、校验、记录,每一步可追溯,错了就回退,人始终拥有最终决策权。

价值

OpenOBA = Open(开放) + O(运营) + B(开发) + A(智能体)。四个字母,一种全新的企业软件范式。

开放开源——核心框架 MIT 协议开源,自由修改、自由商用、无需付费。一套数字骨架,换一个行业 ERDL 文件,就是一套新系统。

确定性执行——Action Guard 提供代码级安全保证。全链路审计日志,相当于 AI 的行车记录仪——支持人工审批,一键回退。

人机共生——AI 执行,人类决策。修改 ERDL 文件 1 秒生效,不重启、不停机。说句话就上线。

品牌名拆解
Open 开放
Operations 运营
Building 开发
Agent 智能体
我们的信念

我们选择开源

不是因为免费,而是因为企业应该拥有自己的系统和数据。没有 license 到期,没有厂商锁定。你可以自由修改、自由商用——永远。

确定性比"聪明"更重要

一个偶尔聪明的 AI 对企业运营毫无意义。我们需要的是每次输出都经过协议级校验、不通过就拒绝的确定性——不是概率,是工程保证。

人类必须拥有最终决策权

Agent 可以思考、可以执行,但关键操作必须经人审批。我们是"AI 执行官",不是"AI 独裁者"——人说了算,Agent 干活。

招聘

加入我们

与我们一起,重新定义企业软件的构建方式。

我们正在寻找算法、前后端、云产品、测试、市场、销售等各个领域的优秀人才。所有职位位于深圳南山,提供具有竞争力的薪酬与股权激励。

或直接发送简历至 hr@openoba.com

准备好让AI替你干活了?

30 分钟演示,看 OpenOBA 如何让您的企业说句话就上线——从 AI 引擎到执行闭环到 Skill 生态,一次看完。

眼镜行业 ERP 已开源上线 全功能模块 · 开源可用
不骚扰、不群发,仅供产品演示预约
演示后可申请开源 ERP 试用权限
商务咨询:business@openoba.com

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