自然语言代理规划
用户可以用自然语言描述一个代理，Lunen 会起草一个包含已命名工具、受限数据和时间安排的结构化执行计划。
面向生产团队的 AI 代理治理
Lunen 是一款用于在现有业务系统中构建和运行 AI 代理的受管控控制平面。它面向希望让员工用自然语言创建代理，同时保留审批步骤、工具级权限和共享审计记录的团队。
该产品围绕一个具体工作流展开：有人描述一个代理，Lunen 将该请求转化为结构化计划，然后团队决定每次工具调用是可以无人值守运行，还是必须等待审批。定价页面显示，Operational Control 方案面向生产中的团队，而 Enterprise 方案面向需要专用部署、私有网络和延长保留期的组织。
核心能力
按工具审批控制
团队可以将每个工具设置为无人值守运行，或在每次调用前要求人工审批，因此访问规则可以按代理和系统而变化。
统一审计轨迹
用户操作和代理操作会汇总到一个共享审计日志中，记录是谁执行了操作、批准了什么、运行了哪个模型以及接触了哪些数据。
基于角色的治理控制
定价页面包含基于角色的访问控制，以及用于生产治理的允许/审批策略引擎。
已连接系统工作流
Lunen 通过 MCP 支持连接系统，主页示例提到了 Atlassian、BigQuery、Google、HubSpot、Slack，以及任何 MCP server。
面向团队和企业的部署选项
Operational Control 作为多租户云部署提供，而 Enterprise 则增加专用部署或 BYOC 以及私有网络。
常见工作流
自动化营销分流
营销团队可以创建一个线索评分代理，按计划抓取最近的线索，查看互动历史，对潜在客户进行排序，并将摘要列表发布到 Slack。
运营报告
客户成功或收入运营团队可以请求一份已流失交易摘要，然后让代理在将结果发布到 Slack 之前收集笔记和通话记录。
对敏感系统的受控访问
法律或安全团队可以在每次工具调用运行前进行审查，使用审批门槛和审计日志使生产系统保持可审查。
跨代理和临时操作的治理
采用 MCP 连接工具的组织可以将一层策略应用于代理和临时操作，从而让同一治理规则同时约束计划内和一次性操作。
分阶段生产上线
评估企业级推广的团队可以先在多租户云中使用 Operational Control，然后在需要专用部署、私有网络或延长保留期时再考虑 Enterprise。
Pros and Cons
Pros
- 将代理创建和治理整合在同一工作流中，而不是分散到不同系统。
- 支持自然语言规划，降低领域专家的配置负担。
- 允许团队在工具级别应用审批，而不是依赖一刀切的安全策略。
- 将用户和代理操作保存在同一审计日志中，便于审查和导出。
- 提供面向生产的团队方案以及带有部署和网络控制的企业选项。
Cons
- 来源未提供完整的集成列表，也未提供每个连接器的文档。
- 定价仍处于早期访问阶段，因此一些方案细节和限制正在与首批客户共同确定。
- 个人方案尚未提供；公司表示将先从团队客户开始。
FAQ
Lunen 用来做什么？
Lunen 旨在帮助团队在现有系统上构建和运行 AI 代理，同时将审批、权限和审计历史置于可控范围内。原文将其描述为面向企业 AI 采用的受管控控制平面。
团队如何在 Lunen 中构建代理？
主页描述了一种自然语言工作流：领域专家用自然语言描述一个代理，Lunen 起草结构化执行计划，团队在保存并运行之前先进行审查。该计划可以包含命名工具、受限数据和时间安排。
审批和治理如何运作？
Lunen 在工具级别应用策略。对于每个 MCP 工具，团队可以允许其无人值守运行，或要求在每次调用前进行人工审批，同一策略也适用于代理和临时运行。
Lunen 提供哪些方案？
定价页面显示面向团队的 Operational Control，以及面向组织级控制层的 Enterprise。Enterprise 增加了专用部署或 BYOC、私有网络、延长且受监管的审计保留、自定义工具调用量，以及带 SLA 的专属支持。
Lunen 已正式全面开放使用了吗？
来源称 Lunen 处于早期访问阶段，并正在与一小组设计合作伙伴合作。它还表示，团队会坦诚告知潜在客户 Lunen 是否适合，如果适合，则共同塑造方案。
Quick Facts
- 类别
- AI 代理治理平台
- 主要用户
- 在生产环境中运行代理的团队；企业组织
- 部署方式
- 用于 Operational Control 的多租户云；用于 Enterprise 的专用部署或 BYOC
- 控制模型
- 基于角色的访问控制、允许/审批策略引擎、共享审计日志
- 连接系统
- 基于 MCP 的工作流；主页示例包括 Atlassian、BigQuery、Google、HubSpot 和 Slack
- 公司定位
- 正在接受设计合作伙伴；早期访问
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