Case 01 · 研发与极客团队
ChatOps 敏捷研发中枢
产研协同与自动化代码审查
将 GitLab/GitHub、Sentry 报警与 JungleIM 深度打通。当线上出现异常堆栈，群内小型 AI 自动定位问题 Commit 并给出修复建议。
查看技术架构 →Jungle Studio 将复杂臃肿的大模型能力，浓缩为可私有化落地的小型专属 AI 与高效软件工程
01 / SMALL LANGUAGE MODELS
专精轻量化 AI 模型研发（1B - 7B）
告别高昂的云端 Token 账单与数据泄露风险。我们针对业务场景对 1B~7B 参数规模的小型模型进行蒸馏、LoRA 微调与 INT4 量化，在单张消费级显卡甚至本地终端上实现超越通用大模型的垂直任务准确率。
02 / JUNGLE IM CORE
JungleIM：AI 原生即时通讯底座
专为研发团队与现代企业打造的轻量级聊天软件。内置群聊上下文感知 AI 助手、自动会议纪要、多模态检索与结构化任务卡片，支持一键 Docker 私有化部署与全平台客户端同步。
03 / WORKFLOW AUTOMATION
多智能体协同与业务系统集成
通过标准 Webhook、MCP 协议与低侵入式 SDK，将 Jungle 轻量化 AI 智能体无缝接入企业现有的 ERP、Git 仓库、工单系统与内部数据库，让聊天窗口直接成为业务控制中心。
Jungle-Nano 端侧推理 SDK
Python / C++ / Swift
# 仅需 4 行代码，在本地启动量化后的专属小模型 from jungle_ai import LocalAgent, QuantConfig agent = LocalAgent( model="jungle-nano-3b-instruct", quant=QuantConfig.INT4_AWQ, device="auto" ) resp = agent.run("提取今日客户群聊中的高优 Bug 并生成工单")
85%↓
推理硬件成本降低
120 tok/s
端侧生成速度
100%
内网离线数据留存
JungleIM 架构与多端同步
Go + Rust 高并发内核
import { JungleIMClient } from '@jungle-studio/im-sdk'; const im = new JungleIMClient({ endpoint: 'wss://im.your-company.com/v2', e2ee: true, aiCopilot: { model: 'jungle-nano-local' } }); await im.channels.summarizeUnread('#dev-ops');
10万+
单机长连接并发
5 分钟
Docker 极速私有部署
全平台
桌面 / 移动 / Web
ChatOps 自动化编排流水线
MCP & Webhook 驱动
triggers:
- command: "/deploy production"
agent: "jungle-ops-guard"
steps:
- verify_unit_tests()
- audit_sql_migrations(model="jungle-coder-3b")
- notify_channel("#release-log")
30+
预置研发插件
零代码
配置群聊机器人
细粒度
RBAC 权限审计
赋能每一支追求效率的团队
无论是初创软件团队、对数据合规极其严苛的政企机构，还是需要定制 AI 能力的硬件厂商，Jungle Studio 都能提供恰到好处的工程方案。
Case 02 · 医疗/金融/政企内网
100% 物理隔离内网智能协同
Case 03 · 智能客服与独立应用
嵌入式 IM 与专属客服小模型
READY FOR LIFTOFF