SAG

SAG 的官方站点是 zleap.com，从首页内容看，它主要提供通用对话相关的 AI 能力。打开官网，首先看到的标题是“Zleap 智跃｜企业级 AI 基础设施”。

官方给出的一句话介绍是：Zleap-R1 统一模型接入与 Token 管理，Zleap OS 连接企业知识、Agent 与业务应用。

从首页其余段落看：LLM Infra 支撑 R1 的模型接入与 OS 的推理调用，Context 连接企业知识与记忆，Harness Infra 支撑多种运行框架，由 OS 统一调度与管理。0 3 HARNESS INFRA 多 Harness 调度与管理 接入多种运行框架，由 OS 统一分配任务、管理工作空间与运行状态。

本文依据 zleap.com 首页公开内容整理（2026 年 10 月抓取），具体以官网为准。

• 企业级 AI 基础设施
• 从模型接入，到企业 AI 工作。
• Zleap-R1
• Zleap OS
• 多种模型，一个企业入口。
• 每一次调用，都有明确的策略。
• 小巧机身，完整接入。
• 员工与 Agent，在同一个系统中工作。
• 0 2 CONTEXT INFRA 企业知识与记忆 为 OS 中的 Agent 提供可检索、可追溯的共同 Context。
• 官网链接了 GitHub 仓库（https://github.com/Zleap-AI/SAG）

如果你有以下需求，可以试试 SAG：

• 通用 AI 聊天助手
• 日常问答、信息整理和对话式检索
• 0 1 LLM INFRA 模型接入与推理 支撑 R1 的模型路由与 OS 的本地、云端模型调用。
• OS 中的企业资料通过 SAG 形成可检索的知识，支持原文追溯与知识图谱。知识库结合跨会话记忆，为不同 Agent 提供共享 Context，减少重复提供资料。

上手提示：

• 长对话容易“跑偏”，换话题时新开一个会话效果通常更好。
• 提问时把背景、目标和输出格式一次说清，比反复追问更省时间。

主要面向：希望用对话方式完成查询和整理的个人用户、知识工作者；需要 API 或二次开发的开发者。

未在官网首页找到公开价格信息，请以官网为准。