为 AI 智能体注入
真实的商业世界
基于 Agent-Native 理念打造的企业数据基座。提供强语义防御机制与实体锚定协议，有助于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。
以上数据截至2026年4月，持续更新中
赋予大模型「背景穿透」的商业直觉
接入一行配置，让信贷审批、合同核验、供应商准入每一路 Agent，都拥有辅助决策的可靠依据
合同审核自动核验主体
AI 审合同时自动调用企查查核验合同双方的工商登记状态、营业执照有效期、法定代表人信息，发现主体异常立即标注风险批注，减少法务手动查询工作量。
供应商资质一键尽调
输入供应商名称，AI 自动完成工商核验、司法风险扫描、舆情检索，输出结构化风险报告，有助于缩短原本依赖人工的尽调周期。
投融资标的全维度背调
一次对话完成目标公司工商信息、股权穿透、知识产权、司法诉讼、招投标多维扫描，生成投资备忘录所需的企业画像，辅助多平台人工检索。
信贷审批 KYB 自动核验
Agent 调用企查查完成企业 KYB（Know Your Business）核验流程，自动比对工商登记信息与申请材料，识别异常后触发人工复核，有助于降低合规人力成本。
不只是工具箱，更是完整的尽调工作流
67 个工具按 Agent 认知逻辑划分为 4 大核心 Server
企业基座 Server工作流基础层
14 项工具。提供工商登记维度的结构化数据，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
34 项工具。覆盖失信、被执行、严重违法等核心红线。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
6 项工具。精准评估企业专利、软著与资质含量，为科技认证、招投标提供数据支撑。
经营罗盘 Server动态脱水
13 项工具。通过招投标流水、新闻舆情脱水处理，有助于优化 Token 消耗，快速了解企业经营动态。
针对传统 API 痛点优化升级，为大模型而生
将传统数据接口重构为 "带风控大脑的 AI 外挂"，提供高可信度的合规数据
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("华为技术有限公司") { "企业名称": "华为技术有限公司", "搜索结果": "经企查查底层数据库全量核查实体 华为技术有限公司，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("华为技术有限公司") { "企业名称": "华为技术有限公司", "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
推理走 MCP，逻辑走 CLI
平衡 AI 自主性与 Token 消耗的双栖架构。互补不替代，共用一套 API Key 与权益额度。
AI 对话框里的数据接口。由自然语言驱动，LLM 理解意图后自动调用工具，适合推理判断步骤。
自然语言 → LLM 理解 → 选择工具
有消耗：加载 Schema + LLM 推理上下文
控制台注册，获取统一 API Key
配置 MCP Server 链接
{
"mcpServers": {
"qcc-company": {
"url": "https://agent.qcc.com/mcp/company/stream",
"headers": {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
}
},
"qcc-risk": {
"url": "https://agent.qcc.com/mcp/risk/stream",
"headers": {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
}
},
"qcc-ipr": {
"url": "https://agent.qcc.com/mcp/ipr/stream",
"headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY" }
},
"qcc-operation": {
"url": "https://agent.qcc.com/mcp/operation/stream",
"headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY" }
}
}
}终端环境里的数据接口。命令确定性执行，不经 LLM 推理。适合固定逻辑步骤、Agent 自动化和数据信任验证。
确定命令 → 直接执行 → 原始 JSON
零消耗：纯命令执行，不经过 LLM
控制台注册，获取统一 API Key
npm 全局安装企查查 CLI 工具
命令行一行完成 Key 绑定与查询
$ npm install -g qcc-agent-cli $ qcc init --authorization "Bearer YOUR_API_KEY" $ qcc company get_company_registration_info "企查查科技股份有限公司"
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
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。
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 AI 应用开发平台，支持将企查查智能体数据平台集成到 RAG 知识库和 Agent 应用中。
腾讯云 AI 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 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。