为 AI 智能体注入
真实的商业世界
在 WorkBuddy / Trae / Cursor 等 AI 工具里一句话查企业全维度数据
· 3 分钟接入，179 个工具免费用
赋予大模型「背景穿透」的商业直觉
3 步接入，让每一路 Agent，都拥有可靠的决策依据
KYB 企业核验
贷款申请提交后，AI 自动核验申请方工商状态、34 类司法风险与关联方异常，识别问题主体立即触发复核标注，将人工尽调从 2 小时压缩至分钟级。
IC Memo 投资备忘录
DD 阶段一次对话，AI 并行完成股权穿透、司法诉讼、知识产权与招投标多维扫描，自动输出股权结构图 + 诉讼摘要 + 专利清单，直接用于 IC Memo 撰写。
合同核验
AI 审阅合同文本时同步核验合同双方工商状态、34 类司法风险，营业执照注销、被执行、股权冻结等异常立即生成高风险批注，防范与问题主体签约导致合同无效或履约失败。
新供应商快速筛选
招投标评审前批量核验候选供应商，AI 同步扫描工商合规、失信被执行黑名单与资质证件真实性，3 分钟批量出筛查结论，在评审会召开前帮助采购团队锁定高风险候选方。
了解更多 ·
银行 / 投资 / 法务 / 供应链客群已上线 27 个 SKILL
不只是工具箱，更是完整的尽调工作流
179 个工具按 Agent 认知逻辑划分为 6 大核心 Server
企业基座 Server工作流基础层
15 项工具。提供工商登记维度的结构化数据，含实控人、受益所有人、财务数据等，以事实记录为基准，从源头压制 AI 幻觉风险。
风控大脑 ServerAgent 强引导
35 项工具。覆盖失信、被执行、严重违法、财产悬赏等核心红线。触发即熔断，同步输出穿透关联分析，帮助 Agent 在风险节点自动止损。
知产引擎 Server深度尽调
18 项工具。全维度盘点企业专利、商标、软著、国际专利、数字资产矩阵（APP/小程序/公众号/抖音/快手）与商业特许经营。
经营罗盘 Server动态脱水
35 项工具。覆盖招投标、资质荣誉、新闻舆情、纳税资质、产品抽查、土地受让、私募基金、广告审查等经营全维度，脱水处理后帮助 Agent 快速了解企业动态。
历史存档 Server时间维度穿透
34 项工具（企业专享）。追溯企业历史股东、法代、失信、投资等过往轨迹，识别“洗白型”主体。企业认证后开通。
董监高画像 Server董监高画像
42 项工具。以人查风险：董监高个人司法风险、关联企业穿透、UBO 识别。需「企业名称 + 董监高姓名」双参数锚定（企业征信视角）。
以上数据截至2026年4月，持续更新中
针对传统 API 痛点优化升级，
为大模型而生
基于 Agent-Native 理念打造的企业数据基座 · 强语义防御 + 实体锚定协议，
降低大模型幻觉风险，提供语义即用、合规可审计的数据支持
实体强锚定 (Anti-Hallucination)
痛点：大模型常因名称微差产生企业主体混淆（如错认乐视网）。
Agent-Native 方案：内置"二段式核验"协议。强制验证信用代码，通过技术手段降低名称幻觉风险。
上下文管理 (Context Dehydration)
痛点：传统接口返回大量文本，可能占用较多 Token，影响推理效率。
Agent-Native 方案：全面实施"参数下推"。引导 Agent 按需索取（如仅看败诉案件），有助于优化 Token 使用。
强语义负向防御 (Tool Reliability)
痛点：接口无数据时返回 []，大模型常因缺乏明确信号而输出模糊或冗余内容。
Agent-Native 方案：将空数据转化为强语义状态码（如"核验通过"），为 AI 提供明确的正/负向语义信号，辅助 AI 生成更精准的结论。
专为 LLM 优化的 AX (Agent Experience)
// 传统 API 无数据时返回 []，大模型无从判断是"真没有"还是"查询失败"，只能输出模糊结论 // 企查查智能体平台返回的是这样的： get_serious_violation("华******司") { "企业名称": "华******司", "搜索结果": "经企查查底层数据库全量核查实体 华******司，当前未发现 【严重违法】记录。此项核心合规风控 排查安全，允许进入下一步审计。" }
// 传统 API 一次返回全量数据，大模型需处理数千条记录，Token 消耗较高且关键信息不易定位 // 企查查智能体平台返回的是这样的： get_case_filing_info("华******司") { "企业名称": "华******司", "摘要": "该主体累计共有3514条记录， 系统已为您实时检索2025-05-15至今的动态， 包含30条记录。最近一次立案日期为 2026-01-09，案由为侵害商标权纠纷。", "提示": "该维度数据较多，已为您展示前30条。" }
💰 Token 成本优化引擎
采用"参数下推"与分页降噪机制，减少无效数据返回，优化 Token 使用。
企查查智能体数据平台通过智能数据脱水处理，有助于优化 Token 消耗，提升资源利用效率。
参数下推
按需索取数据，避免冗余返回，按需控制返回粒度
分页降噪
智能摘要与截断，有助于减少上下文占用，提升 LLM 推理效率
实时优化
动态调整返回粒度，持续降低成本，适应多种业务场景
实际效果取决于具体使用场景和数据规模
支持主流 AI 平台，无缝融入你的工作流
企查查智能体数据平台已适配多个主流 AI 平台，无论你在构建 Agent 工作流还是日常使用 AI 助手，都能即刻获得企业数据能力加持
腾讯云 AI 办公 / 编程助手，深度融合腾讯云原生能力，支持 MCP 协议，适合构建具备企查查企业数据能力的国产 Agent 工作流。
字节跳动 AI 原生 IDE，原生支持 MCP，在编辑器对话框里直接调用企查查实时企业数据，覆盖代码辅助与业务分析两种场景。
AI 代码编辑器，在开发过程中让 AI 助手实时调用企查查进行企业信息核验。
企业级 Agent 开发平台，支持复杂工作流编排与多 MCP Server 协同调用。
字节跳动 AI Bot 开发平台，快速构建具备企业数据能力的智能助手与自动化工作流。
多模型 AI 桌面客户端，支持配置多个 MCP Server，适合个人开发者和研究人员使用。
三步完成，在 AI 对话框里直接操作
不需要写代码，业务用户和技术用户都有专属路径
注册、获取 API Key，配置到 AI 工具
注册账号、获取 API Key、粘贴配置到你的 AI 工具。只需做一次，所有 SKILL 共用。
把下面这句话发给你的 AI
把下面这句话原样发给你的 AI，AI 会自动加载 12 个银行客群 SKILL
像平时聊天一样说出你的需求
AI 确认加载后，直接提需求，无需写代码，无需了解接口。
企查查 MCP 实时数据 + 362 页招股说明书，同时输入 AI， 3 分钟输出完整客户尽职调查报告，差异自动标注，100% 可审计留档。
真实招股书，真实企业，两个数据来源同时验证。再接入机构内部业务数据，即升级为三个来源交叉互证。
如果你在银行、券商、PE/VC 工作， 正在考虑怎么把 AI 接进实际业务——
最终要实现的是三方数据融合：企查查 MCP 实时数据 + 机构内部业务数据 + 客户经理现场收集的资料。 三个来源同时输入，AI 统一推理，输出可审计报告。
只有这套工作流真正跑在生产环境里——某个环节不再需要那么多人力，某个判断可以更早做出来——这件事才算做成了。