North

在 AI 智能体（AI Agents）逐步进入企业流程的当下，一个核心问题始终制约其落地：数据安全。

大型企业、金融机构、医疗系统和政府机构手握敏感数据，对 AI 工具的引入极为谨慎——担心内部信息被意外上传、滥用，或成为大模型训练数据的一部分。

加拿大 AI 公司 Cohere 正试图解决这一难题。近日，该公司正式推出其新一代 AI 智能体平台 North，主打“私有部署 + 完全数据隔离”，目标是让高合规要求的组织也能在防火墙内安全使用 AI 自动化。

不依赖公有云：AI 直接部署在客户环境中

与大多数依赖 Azure、AWS 或 Google Cloud 的 AI 平台不同，North 不要求客户将数据传出本地环境。

它可以直接安装在企业的本地数据中心、混合云、虚拟私有云（VPC）或隔离网络中，运行于客户自有的 GPU 基础设施之上。Cohere 联合创始人 Nick Frosst 表示：“我们可以在客户某个角落的两块 GPU 上运行 North。”

这意味着：

• 所有数据处理均在客户侧完成；
• Cohere 本身无法访问任何客户数据；
• 模型调用、上下文推理、工作流执行全部闭环运行。

“LLM 的效果取决于它能访问的数据，”Frosst 说，“如果我们要让 AI 真正发挥作用，就必须允许它安全地接入企业内部系统——而不是让企业为了用 AI 而牺牲数据控制权。”

为企业而生：从架构到合规的全方位设计

North 不只是一个 AI 模型接口，而是一个端到端的企业级智能体平台，集成了生成、搜索、自动化与安全治理能力。其核心设计理念是：以安全为前提，以可控为底线。

✅ 核心安全机制

• 细粒度访问控制：与企业现有身份系统（如 LDAP、SAML）集成，支持按角色、团队分配权限。
• 智能体自主策略：每个 AI 智能体只能执行预授权操作，在关键决策时需人类确认。
• 完整可观察性：所有操作日志、配置变更、权限调整均被记录，便于审计追踪。
• 持续红队测试：内部团队定期模拟攻击，第三方机构进行漏洞扫描，主动识别风险。
• 合规认证齐全：符合 GDPR、SOC-2、ISO 27001 和 ISO 42001 等国际标准。

✅ 部署灵活性

North 支持多种部署模式：

• 自托管（On-premises）
• 虚拟私有云（VPC）
• 混合云
• 边缘环境

最低仅需 两块 GPU 即可运行，适合资源受限但安全性要求高的场景。

不只是问答：构建可行动的 AI 工作流

North 的能力远超传统聊天机器人。它允许用户创建可跨系统执行任务的定制化 AI 智能体，并支持多智能体协同。

主要功能包括：

🔹 智能搜索与问答
快速检索内部知识库、会议记录、政策文档，回答客户支持问题，并附带引用来源和推理链，便于验证。

🔹 跨系统集成
无缝连接 Gmail、Slack、Salesforce、SharePoint、Outlook、Linear、NFS/NAS 等常用工具，并支持通过 模型上下文协议（MCP） 接入行业专用系统。

🔹 资产自动生成
自动起草产品需求文档、财务报告、市场分析、销售管道总结，遵循企业风格指南；可并行分析数百份尽职调查文件，生成结构化摘要。

🔹 自动化工作流
设计多步骤流程，如：CRM 数据更新 → 自动生成周报 → 发送 Slack 提醒。支持从简单任务到复杂业务流程的全面自动化。

真实落地：已在金融、电信、政府等领域应用

North 并非概念产品，已在多个高监管行业中投入实际使用。

🏦 金融：RBC 与 North for Banking

加拿大皇家银行（RBC）与 Cohere 合作推出 North for Banking，专为金融服务定制。该平台帮助员工快速总结报告、起草邮件、提取内部信息并生成图表，所有操作均在本地完成，确保客户数据不出域。

“我们对迄今成果感到满意。North 正在推动 AI 在全企业范围创造价值。”
——Foteini Agrafioti 博士，RBC 首席科学官

🇰🇷 制造与公共部门：LG CNS

韩国 IT 服务巨头 LG CNS 利用 North 构建多语言 AI 智能体，具备高级韩语理解和金融术语处理能力。其联合解决方案已赢得韩国外交部的重要政府合同。

“North 是关键一步，支持开发高度安全、为企业量身定制的 AI 智能体。”
——Yohan Jin，LG CNS AI 中心负责人

💻 基础设施合作：戴尔 AI 工厂

Cohere 与戴尔合作，将 North 集成进 戴尔 AI 工厂（Dell AI Factory），提供软硬一体的本地化 AI 解决方案，降低企业部署门槛。

“我们提供本地化方案，保护数据的同时释放 AI 优势。”
——Caitlin Gordon，戴尔科技副总裁

为什么 North 值得关注？

当前市面上多数 AI 智能体工具（如 GitHub Copilot Agents、AWS Bedrock Agents、Google Jules）虽功能强大，但普遍依赖公有云环境，数据需上传至第三方平台。

而 North 的出现，代表了一种截然不同的路径：
👉 不追求最大模型规模，而是强调最小化信任；
👉 不依赖外部算力，而是适配客户已有基础设施；
👉 不提供通用助手，而是支持深度定制与行业嵌入。

这正是许多大型组织真正需要的——一个可以放进自己机房的 AI 智能体平台。