花椒直播CTO、超序AI创始人兼CEO封冰清带领团队，自2026年3月起启动企业级Agent平台自研，一个月内上线首个具备Agent管理、Skill配置、权限控制与聊天交互能力的最小可行版本。截至2026年10月26日，已在花椒业务侧及花房集团中台落地约30个Agent应用，覆盖产研自动化、运营数据查询、客服响应、法务合同初审、行政事务处理及政府关系（GR）支持等多个实际业务场景。
平台采用清晰的四层职责划分：业务入口承载任务与结果呈现；控制与治理层统一管理身份、权限、配置、版本与用量；Agent Runtime负责模型判断、工具调用与状态推进；资源接入与执行环境连接企业原有系统并执行具体任务。平台坚持‘公共内核不承载部门专属逻辑’原则，业务差异通过Skill、Prompt、工具接口和配置表达，确保新增场景无需修改共用运行内核。
为解决多用户共享执行环境下的隔离难题，花椒调研对比Docker、虚拟机与MicroVM方案后，选定腾讯云开源项目CubeSandbox——因其启动快、强隔离且性能达标。该方案已在其生产环境稳定运行超6个月，支撑花椒与花房两个实例的约30个Agent，日均token消耗约8300万。花椒还自研终端协议agentd，用于对接CubeSandbox，解决环境变量传递、bearer-token认证及文件可见性验证等关键问题。
在组织协同层面，花椒采用‘统一公共代码、分开组织配置’模式实现跨部门复用：花椒与花房共用同一套Agent Runtime代码，但独立部署实例，账号体系、业务数据与执行环境完全隔离。当前阶段仍以单点提效为主，下一阶段聚焦两大方向：一是将分散Agent串联进端到端业务流程（如产品需求→设计→开发→测试的产研自动化）；二是从集团经营目标（如用户活跃、进房率、直播间转化）反向拆解Agent需求，推动跨部门数据在授权范围内打通与联合分析。
花椒强调AI价值评估应回归真实任务成本：不仅计算模型调用开销，还需纳入人工复核、返工、持续维护及失败风险。曾有对账类Agent在生产环境中单用户数日消耗达数万元，促使团队确立‘确定性任务优先程序、需判断部分交模型、关键责任环节保留人工’的技术选型准则。封冰清指出，企业AI的核心壁垒不在模型或框架，而在自身沉淀的业务规则、专业知识、系统接口与数据权限——这些无法外购，必须通过持续实践内化为组织能力。