Cohere North 2 发布：面向企业的可管控、带记忆的智能体平台

Cohere 正通过 North 2（其企业级智能体平台的新版本）应对两类常见的企业智能体问题：新增用户配额、速率限制、组织级用量上限，以及重新设计的智能体运行框架（agent harness）。据 Cohere 称，North 2 利用记忆功能在多次会话间持续维护智能体上下文，并为团队提供一个可共享的知识与资产库以供调用。该平台亦支持在云端、本地部署或完全物理隔离（air-gapped）环境中运行。

VentureBeat Pulse 于七月发布的智能体编排追踪报告（agentic orchestration tracker） 发现，21% 的企业仅对智能体支出实施被动监控，缺乏实时、可编程的方式在突破预算的账单产生前中止智能体运行。 VentureBeat Pulse 于七月发布的智能体上下文层追踪报告（agentic context layers tracker） 发现，在过去六个月中，68% 的企业将智能体给出高置信度但错误的答案归因于业务上下文缺失或不一致。

Cohere 最早于 2025 年 1 月宣布推出 North ，将其定位为一个安全工作区，旨在挑战 Microsoft Copilot 和 Google Vertex AI。North 2 的新功能反映了供应商产品及企业 AI 应用在过去 21 个月中的演进。

North 2 新增记忆功能、管控能力与可复用智能体

此次发布改变了团队构建智能体、在组织内共享智能体以及管控其运行方式的方法。

运行框架（Harness） 一套重新设计的编排系统可自主执行复杂的多步骤流程，同时在指定决策环节保持人工介入。用户可通过简单提示词构建智能体与自动化流程。

技能（Skills）与共享智能体 技能是智能体可调用的可复用能力，使员工无需重复构建相同逻辑。用户还可创建可复用的智能体与自动化流程，并在组织内部共享。

知识库（Libraries）与记忆（Memory） 知识库存储组织内任何人皆可调用的共享知识与资产。记忆功能使智能体能在多次会话间持续保有上下文，而非每次均从零开始。Cohere 人工智能产品副总裁 Paul Teyssier 向 VentureBeat 表示，记忆功能可使上下文在子会话及不同智能体之间更长时间地持续存在；但他未提供具体延长时长的数据。

自动化（Automation） Teyssier 表示，North 2 新增了更精细的管控能力，用于管理组织范围内自动化流程的运行。他指出，这一变化的重点并非提升流程可重复性，而是在自动化规模扩大时增加企业级管控与报告能力。

模型（Models） North 可运行 Cohere 自研模型，亦可运行客户已采用的其他模型。

管理员控制（Admin controls） North Admin 可设置角色与权限，并管控各模型在何处、由谁使用。管理员可通过详细分析仪表板实时监控活动，并查看细化至用户与智能体层级的用量数据，包括 token 消耗量与限额。流量管控（Flow control）按请求与 token 速率设定用户及用户组的用量等级；告警阈值可在限额生效前向团队发出预警。North Admin 可与现有身份与访问管理系统集成。Teyssier 表示，用量数据可按模型、用户及部门细分，并导出至客户自有分析系统。 

安全性（Security） 据 Cohere 称，防护机制（guardrails）会对提示词与响应内容扫描个人身份信息（PII），并检测提示注入（prompt injection）；North Admin 在单个智能体层面强制执行这些防护策略。自主性策略（Autonomy policies）将智能体操作限定于授权范围内，并将关键决策交由人工处理。该公司还提及持续开展的安全测试，包括红队演练（red-teaming）与第三方漏洞扫描，以及记录所有变更的详细日志和用于监控服务性能的工具。North 已获 SOC 2 Type 2、ISO 27001 与 ISO 42001 认证。

Cohere 提供给 VentureBeat 的一份声明中，HiddenLayer 首席技术官 Jacob Rideout 表示，其团队的智能体工作流从营销、工程及安全运营等来源提取未经验证的数据。

Rideout 表示：“我们仅在能够清晰观察并管控智能体行为之后，才启用这些工作流。”

Cohere 未提供 North 2 的性能基准测试数据。Teyssier 表示，应用程序发布比模型更难进行基准测试，Cohere 正在准备可对外分享的相关数据。 

North 2 在市场中的定位

在七月发布的智能体编排调查中，107 名受访者中有 61 人就“主要平台”问题给出了唯一且明确的答案。其中，微软以 41% 居首，Anthropic 的 Claude 平台以 28% 次之，LangChain/LangGraph 占 10%，OpenAI 占 7%。该样本为自选样本。

微软、Anthropic 与 OpenAI 均已各自添加支出管控功能。 Copilot Studio 管理员可为每个智能体设定每月用量上限。 ChatGPT Enterprise 管理员可设定工作区默认值、用户组限额及个体覆盖规则。 Claude Enterprise 管理员可为组织、用户组及个体用户分别设定限额。此类管控措施仅适用于各提供商自身平台内的使用场景。

Teyssier 表示，North 2 的模型、运行框架（harness）、搜索与嵌入（embedding）组件均可互换，Cohere 将此定位为降低厂商锁定风险（lock-in）的一种方式。

Cohere 未公布 North 的定价信息。该公司向 VentureBeat 提供的一份声明中表示，North 的定价依据客户部署的规模与复杂度而定，包括基础设施需求、使用模式、技术支持及定制化服务等因素。

这对企业的意义

在 VentureBeat 七月发布的智能体编排调查中，仅 3% 的受访者表示其已部署的所有智能体均非真正经过编排的工作流。对企业而言，问题正日益聚焦于管控能力与部署方式。提供商主导的编排所面临的主要风险中，“安全与权限管控限制”以 37% 居首，“厂商锁定”以 23% 次之。53% 的受访者预计到 2026 年底将采用混合式管控平面（hybrid control plane）。

Cohere 正以模型可移植性、智能体级安全管控能力，以及支持在数据必须留存的任意环境（从云端、本地部署到物理隔离站点）中运行等特性，推广 North 2。