来自各行业的领先企业正在使用
企业数据系统，正在从"服务于人"转向"服务于 Agent"
旧的数据架构无法满足 AI Agent 的需求——它需要实时、可信、有语义的上下文，而不只是数据。
超越指标与报表
不仅是指标与报表，文档、会议、流程皆为 AI 的可用知识。
消除认知鸿沟
告别失真的上下文，让 AI Agent 在企业专属的规则中安全运行，真正读懂业务逻辑。
从回答走向行动
数据不再只服务于人，支撑高频 AI 调用的自动决策，实现真正的智能自动化。
MIP，让AI落地的关键一环
MIP（MirrorShip Intelligence Platform）将数据底座、上下文治理、智能调用与控制能力整合到统一平台，让 Agent 在真实业务环境中获得可信数据、理解企业语义，并完成分析、判断与辅助执行。
MIP 架构：为企业 Agent 重新设计的数据底座
旧的数据架构无法满足 AI Agent 的需求——它需要实时、可信、有语义的上下文，而不只是数据。
智能体调度网络
调度、编排与反馈闭环，让多个 Agent 在统一的数据与语义环境中协同执行任务，实现从分析到行动的智能自动化。
企业语境枢纽
文档、合同、会议纪要、制度规则、业务口径等非结构化资产纳入统一治理体系，形成企业上下文与语义层，让 Agent 与 Bot 能够在可理解、可追溯、可维护的业务语境中运行。
极速分析底座
基于 StarRocks 构建的高性能分析引擎，为 AI Agent 提供亚秒级的实时数据查询与聚合能力，支撑高频调用场景。
全流程治理与安全
对访问、调用、生成和执行过程进行统一控制，让企业 AI 运行在可信边界内。
不只是更多数据，而是更完整的业务语境
镜舟所理解的全域，既包括数据库、指标和报表，也包括文档、合同、会议纪要、制度规则与业务流程。
只有当这些资产被统一组织为企业可治理的上下文，AI 才能真正理解业务。
企业不缺一个更聪明的模型，而缺一个更懂业务的数据中枢。
在真实业务里发挥作用
不是演示环境中的 AI，而是真实业务场景下可运行的智能底座。
场景1
场景2
场景3
场景1
场景2
场景3ChatBI / AI 商业洞察
真正的难点不在 SQL 生成，而在业务语义。MIP 帮助企业统一指标口径、业务定义与上下文，让对话式分析建立在可信数据与真实业务逻辑之上。
MIP 语义中枢
销售额同比增长
自进化的企业知识库
知识入库并不难，难的是版本冲突、规则变更、权限边界和可持续维护。MIP 将非结构化资产转化为 AI 可用、可审计、可治理的上下文系统。
业务 Agent 无缝集成
API 接上去，并不等于 Agent 真能工作。MIP 让业务 Agent 在企业自己的语义边界内，获得实时数据、理解规则、调用能力，并在控制之下辅助行动。
以 StarRocks 为基，向 AI 时代演进
镜舟以 StarRocks 的实时分析能力为技术根基，持续向上构建知识治理、业务语义与智能调用能力。
StarRocks 是基础，MIP 是面向 AI 时代的平台演进。
