LINKENCE

大家好，我是 Soham，Linkence 的创始人 👋

我创建 Linkence 是因为我发现团队中始终存在同一个问题：「信息就在某个地方，但就是找不到」。

答案其实通常就存放在 Slack、某人的云盘、Confluence 页面、旧的 Jira 工单、邮件线程、电子表格或是客户记录里，但想要找到它，你得打断别人的工作、搜索五款工具，或是重新开发已经做好的工作。

一开始我以为这只是搜索的问题，但观察团队工作越久，我越清楚地发现搜索只占了一半的痛点。找到答案后，员工还是得自己编写更新内容、草拟客户回复、创建工单、准备报告、更新 CRM，或是下周再重复一遍相同的工作流。

因此 Linkence 从「跨工具 AI 搜索」演进成了更强大的产品：

一个由用户掌控的 AI 工作层，它能找到正确上下文、说明信息来源，并帮你推进下一步工作。

1. 检索质量比 AI 花哨更重要。

如果 AI 检索到错误的上下文，后续所有回答和自动化都不可靠。我们在混合检索、重排序、源感知分块、连接器专属解析和基准驱动评估上投入了大量资源。在我们内部的 500 问基准测试中，96.6% 的情况下相关片段会出现在顶级结果中，正确文档的检索命中率达到 99.8%，检索延迟约为 0.4 秒。

2. AI 不应该只停留在回答问题。

Linkence 可以帮助草拟邮件、总结项目、生成报告、查询只读数据库、更新工单和触发工作流。但写入操作和敏感动作始终需要审批，并且全程可审计。

3. 系统会随着时间推移持续优化。

我们让 Linkence 从各类信息中学习：用户反馈、采纳的答案、遗漏的上下文、重复提问、偏好来源和 recurring 工作流，因此每家企业的 AI 都会越来越懂自己的工具、术语和流程。

4. 标准连接器只是入口。

大多数产品都能连接 Google Workspace、Microsoft 365、Slack、Jira、Confluence 和 GitHub。这些连接是必要的，但仅靠它们很难打动企业客户。真实企业的运转依赖自定义 CRM、ERP、数据库、内部应用、审批流和遗留工作流。Linkence 也原生支持这些系统，并且能将客户专属集成转化为可复用的连接器和工作流模式。

我们的长期愿景很简单：

让 Linkence 成为企业内部的 AI 运营层——团队可以在一个位置提问、检索可信上下文、自动化重复工作，并在实际支撑业务运转的各个系统上部署内部 AI 代理。

我们还处于早期阶段，真心期待这个社区给我们反馈。

有问题尽管问，我今天全天都在。