CleeAI 是一个企业级 AI 基础设施层，定位为“知识操作层”（Knowledge Operating Layer）。它不生产自己的大语言模型（LLM），而是位于整个 LLM 技术栈之上，介于应用与底层模型之间。其核心组件称为 LKM™（Large Knowledge Model™），目标是减少 AI 浪费、强制验证准确性，并在输出到达生产环境之前防止数据泄露。
主要能力：
- 成本控制：通过智能路由，将每个查询发送到合适的模型，而非默认使用最昂贵的模型；仅在需要时进行验证。
- 准确性验证：针对查询内容，验证引用的来源或数据是否真实存在。例如，在临床研究中，可识别被引用的研究是否存在，并在证据缺失时明确说明；在金融研究中，返回基于披露的数据，若指标未公开则如实说明缺失，而非推断或估算。
- 安全与治理：拦截可能违反合规策略的请求（如协助规避 AML 阈值），在模型看到请求之前进行处理，并保留完整的审计追踪。同时，在执行 AML 和 KYC 规则评估时，严格按既定规则应用，避免引入未声明的假设，确保每次评估结果一致。
- 一致性保障：验证被引用的分析师报告或预测是否存在且可检索，仅对确认的文档进行总结，拒绝基于捏造或未经核实报告的提示。
使用方式： CleeAI 作为一层基础设施部署在现有 LLM 技术栈之上，用户仍可继续使用 GPT、Claude、Gemini 等模型。企业团队可通过早期访问计划申请接入，由 CleeAI 团队协助映射自身的失败模式，并在承诺之前针对合规环境、所用模型和策略测试 LKM 的表现。早期访问团队由官方单独筛选。
适用场景： 资料中列举了五个高风险场景，主要涉及医疗与制药（防止幻觉医学证据）、金融研究（防止编造财务指标、拦截不存在的分析师报告）、银行与金融（阻止监管规避请求、消除 AML/KYC 规则漂移）。这些场景的共同点是 AI 错误可能导致监管事件、误诊或财务损失。
限制： 资料未提供关于技术架构、支持的模型列表、集成方式、数据存储与隐私政策的具体细节。部分定价信息（$199/月、$399/月，以及最高 5 用户、20 用户、50 用户的套餐）出现在官网文本中，但完整的计费模式、功能差异及早期访问的具体条件尚未明确。此外，资料中引用的部分数据来源（如 Leaked Azure Data、AllAboutAI 等）和未来年份（2025、2026）表明其可能包含预测或非公开信息，实际效果需以独立验证为准。
