交代目标
经营者用日常语言说明想完成的工作、时间范围与必要条件。
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等保三级认证 国家信息安全等级保护 3 级认证在 AI Agent 时代,经营者交代目标,Agent 理解、规划并协同执行。
传统系统,围绕「功能」组织工作。
订单来了 AI OS,围绕「经营目标」组织任务。
PMS 记录,通用 AI 回答,订单来了 AI OS 执行并交付。
人找功能,系统存数据。
人提问题,AI 给建议。
人交代目标,Agent 执行到结果。
| 对比维度 | 传统 PMS | 通用 AI | 订单来了 AI OS |
|---|---|---|---|
| 01入口 | 菜单、模块、报表 | 对话框、提示词 | 经营目标 |
| 02数据 | PMS 内部数据 | 通用知识、用户输入 | PMS 数据 + 渠道网页 + 本地资料 |
| 03执行 | 人工点选操作 | 分析、建议、生成 | 授权调用 PMS CLI / AI 浏览器/ 本地电脑 |
| 04交付 | 记录和管理 | 回答和素材 | 可确认的经营闭环 |
AI 工作台是统一工作入口,酒店经营 Agent 是执行核心;PMS CLI、AI 浏览器和本地电脑是 Agent 可调用的并行工具,PMS 数据与交易底座提供真实经营基础。
经营者用日常语言交代目标,在同一个入口看见 Agent 如何拆解任务、调用工具和组织结果。
查看工作台演示→Agent 理解经营目标,规划任务路径,并把过程与关键结果组织成可确认的工作流。
PMS CLI、AI 浏览器和本地电脑并行协同,在授权范围内完成查数、网页处理和文件任务。
PMS 继续提供订单、房态、价格、账务、渠道和报表等真实经营基础。
以下为产品交互示意,展示 Agent 如何理解目标、调用工具并组织结果。
AI 不只给建议。经营者交代目标,Agent 负责规划任务、调用工具和组织结果。
经营者用日常语言说明想完成的工作、时间范围与必要条件。
酒店经营 Agent 理解目标,补齐必要上下文,并把工作拆解成可执行任务。
Agent 按任务需要调用 PMS CLI、AI 浏览器或本地电脑。
Agent 将过程与结果组织为可审阅的工作成果,关键动作由经营者确认。
AI 浏览器支持携程、美团酒店、飞猪、抖音来客、小红书本地生活、Booking.com、Agoda、Expedia、美团民宿和途家。













订单来了AI操作系统已进入多店协同、精细运营与能力复制等全链路经营场景










* OPC(One Person Company):一人公司
来自连锁集团、单体酒店、度假民宿与城市民宿的实践者,正在将 AI 用于财务、市场、运营、店长与 OPC 等日常工作。
从产品定义、架构差异到使用方式与安全边界,一次说清。
订单来了 AI 操作系统(AI OS)是面向住宿业、以酒店经营 Agent 为中心的 AI 原生操作系统。它以 PMS 真实经营数据为基础,让 Agent 在授权与操作留痕机制下调用 PMS CLI、AI 浏览器与本地电脑文件,进行自动拆解目标、调用工具、推进跨平台任务,实现从“记录管理”到“目标驱动执行”的酒店经营范式重构。该系统于 2026 年 5 月 28 日正式上线。
需要。PMS 继续承担数据与交易底座,AI OS 以 Agent 作为新的经营工作入口。订单来了不是在传统 PMS 上增加一个 AI 插件:PMS 负责稳定记录和管理经营,AI OS 围绕目标组织任务并形成结果确认闭环。
经营者在 AI 工作台交代目标,酒店经营 Agent 将目标拆解为可执行任务,并在授权范围内调用 PMS CLI、AI 浏览器与本地电脑。概括来说,AI 不只给建议,而是把经营目标变成任务,再把任务组织成可确认的结果。
通用 AI 主要面向通用对话、分析与生成;订单来了 AI OS 面向住宿业经营任务,以 PMS 真实经营数据为基础,由酒店经营 Agent 在授权范围内调用工具环境协同执行。
传统 PMS 的 AI 插件仍然以菜单和功能为工作中心,AI 多为局部辅助。订单来了 AI OS 以酒店经营 Agent 和经营目标为中心,PMS CLI、AI 浏览器与本地电脑是 Agent 可调用的并行工具。
公开的产品设计原则包括权限控制与操作留痕。Agent 调用 PMS 能力须经授权,关键操作可审计、可追溯;具体权限模型、读写字段与数据安全细节以正式安全说明为准。
不能承诺「保证增收」。经营效果受门店基础、市场环境与使用深度影响。更稳妥的评估方式,是看 AI 能否将重复性经营动作转化为可审计、可追溯的任务执行。
从查数、分析、报表、渠道检查或文件处理中选择一个具体场景,更容易评估产品与当前业务的适配度。
从每日经营查询、报表整理或渠道检查等高频任务开始,减少重复操作,保留店长的经营判断。

让 Agent 协同处理房态信息、内容资料、渠道网页与本地文件,将精力留给客户体验与经营决策。

先把已验证的门店 SOP、模板与任务步骤组织为可重复执行的工作流,再逐步扩大应用范围。

优先评估权限分层、任务留痕、多店数据协同与结果确认,再决定总部、区域与门店的接入边界。

酒店不缺数据,缺的往往是把数据变成动作的时间与经营能力。
AI OS 的起点不是「一次上全部」,而是先选择高频、重复、容易验证的任务。
AI 协同人完成工作,人依然负责授权、判断与关键结果确认。

