In Parallel
In Parallel 是一个欧盟托管的、权限范围的上下文层，它从会议和讨论中捕获您公司的决策和承诺，保持其最新状态，并通过MCP向任何AI工具提供——完全有来源——且不使用您的数据进行训练。
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产品信息
更新于：2026年07月17日
什么是 In Parallel
In Parallel 旨在解决职场AI的一个常见问题：模型可能功能强大，但它缺乏您的团队实际决定、承诺和随时间变化的内容的背景。In Parallel 不依赖个人聊天记忆或手动维护的背景文档，而是通过自动捕获工作发生地（会议、讨论和连接工具）的信息，并将其转化为可靠、可操作的背景，从而创建一个共享的、全公司范围的“记忆”。它专为操作AI的团队（例如，CTO/AI负责人、COO/PMO、产品和交付负责人）设计，他们需要反映当前现实而非过时快照的答案。
In Parallel 的主要功能
In Parallel是一个共享的、权限范围内的“上下文层”（公司记忆），它持续捕获团队已使用的工具（包括会议和讨论串）中的决策、承诺和工作上下文，自动保持其最新状态，并通过MCP将其暴露给任何AI工具，提供有来源支持的答案。它旨在减少协调开销，防止人员和系统之间的上下文丢失，并提高AI辅助工作的可靠性——同时保持企业控制，如欧盟托管、RBAC、审计日志，并承诺不使用客户数据训练AI。
共享公司记忆（上下文层）: 集中了通常分散在各个工具中的决策、讨论串和会议结果，创建了一个AI可以用来回答问题和支持工作的单一共享视图。
自动捕获 + 始终保持最新: 参与会议并捕获决策/承诺，然后保持计划和上下文的最新状态，无需像传统文档或上下文文件那样进行手动维护。
通过MCP与任何AI工具配合使用: 通过MCP集成，为每个AI工具提供一个记忆，因此上下文不会被锁定在某个供应商的聊天历史或个人记忆功能中。
有来源的答案（可追溯的上下文）: 旨在为每个答案提供来源，提高信任度，并更容易验证AI所引用的内容。
权限范围的工作区: 访问权限与用户权限一致；每个工作区都充当一个独立的信任边界/MCP端点，因此AI只能看到请求用户可以看到的内容。
欧盟托管，企业安全态势: 在欧盟构建和托管，符合GDPR并获得ISO 27001/ISO 42001认证，此外还有SSO、RBAC、审计日志和DPIA文档；声明绝不使用客户数据训练AI。
In Parallel 的使用场景
自动更新项目计划（PMO / 产品 / 工程）: 使计划与会议和讨论串中做出的实际决策保持一致，减少“计划”与团队实际同意交付内容之间的偏差。
无需手动催促的状态报告（运营 / 领导层）: 根据人们在会议中的承诺和已完成的工作来汇总状态，减少了跨利益相关者收集更新所需的时间。
早期偏差检测（项目管理 / 交付组织）: 标记执行何时偏离承诺和决策——帮助团队在问题升级或出现紧急情况之前解决问题。
分布式组织的跨团队协作（远程优先公司）: 通过使关键上下文（在权限范围内）广泛地对队友和AI工具可访问，防止其被困在一个人的收件箱、聊天讨论串或会议记录中。
受监管行业的AI赋能（金融、医疗保健、公共部门）: 通过更强的治理控制（欧盟托管、RBAC、审计日志、认证、DPIA文档）和有来源的答案来支持AI的采用，以提高问责制。
优点
通过自动捕获和维护共享上下文来减少协调开销（减少手动更新和状态追踪）。
通过有来源的共享上下文而不是孤立的个人聊天记忆或过时的文档来提高AI答案的可靠性。
通过MCP跨AI工具工作，避免了“记忆”的供应商锁定。
企业级态势：权限范围的访问、欧盟托管以及声明不使用客户数据训练AI的政策。
缺点
价值取决于与现有会议/工具的成功集成以及关键决策的持续捕获（采用/集成开销）。
需要强大的权限和工作区配置，以确保正确的信息对正确的人可见（治理设置工作量）。
主要好处是组织/协调方面的；期望直接代码生成或任务执行的团队可能需要补充工具。
如何使用 In Parallel
1) 决定您希望 In Parallel 为您的团队做什么: 首先选择您想要的主要结果（例如，自动更新计划、根据承诺生成状态报告，或检测计划与现实之间的偏差）。这有助于您选择要连接和跟踪的内容。
2) 启动一个工作区（您的信任和访问控制单元）: 创建一个工作区以定义清晰的数据边界。每个工作区都作为一个独立的上下文边界，并且（根据来源）映射到其自己的MCP端点，因此访问是权限范围的。
3) 连接您的日历，以便 In Parallel 可以加入会议: 一次性连接您的工作日历。然后，In Parallel 可以作为具名参与者加入会议，并在决策和承诺制定时捕获它们（根据来源，无需插件/应用程序安装或会议行为更改）。
4) 将您的团队带入工作区: 邀请相关团队成员，以便捕获的上下文成为共享团队记忆而非个人笔记。访问权限反映每个用户的权限，并且AI只看到提问用户可以看到的内容（根据来源）。
5) 让 In Parallel 捕获决策、讨论和会议结果: 正常进行您的会议和讨论。In Parallel 的作用是捕获决策和承诺，并将其作为共享上下文提供，答案背后附有来源（根据来源）。
6) 使用 In Parallel 保持计划最新，无需手动更新: 使用捕获的承诺和决策使计划与现实保持一致（根据来源，即“自我更新的计划”）。目标是计划不会成为需要持续手动维护的过时快照。
7) 根据承诺和已完成的工作生成状态报告: 使用捕获的会议承诺自动汇总状态（根据来源，即“自我编写的状态报告”），减少在工具和对话中追逐更新所花费的时间。
8) 监控计划与实际情况之间的偏差: 使用 In Parallel 尽早发现分歧（根据来源，即“紧急情况前的偏差警报”），以便在问题变得昂贵之前纠正方向。
9) 通过 MCP 连接您的 AI 工具以重用相同的共享上下文: 配置您的AI工具通过MCP读取工作区上下文，以便每个工具都可以访问相同的、共享的、权限范围的公司记忆（根据来源）。这避免了供应商锁定、仅限个人的记忆。
10) 使用提供的来源验证答案: 将AI工具与 In Parallel 结合使用时，依靠“每个答案背后的来源”（根据来源）来验证决策、承诺和上下文，然后根据输出采取行动。
11) 使数据治理与您的要求保持一致: 确认您的工作区设置符合您的安全需求（权限范围访问、欧盟托管、不对您的数据进行训练，以及如来源所述的企业控制，如SSO/RBAC/审计日志）。
12) 迭代：将覆盖范围扩展到更多团队、会议和工作流程: 在第一个工作流程稳定后，添加更多工作区或引入更多团队，以便您的组织更多的决策和承诺能够一次性捕获并在您的AI运行的任何地方重复使用。
In Parallel 常见问题
In Parallel 是一个面向人工智能的共享上下文层（公司记忆）。它从工作发生的地方（如会议和讨论串）捕获决策、承诺和上下文，并使这些共享的、有来源的上下文可供您的团队已经使用的人工智能工具使用。
与 In Parallel 类似的最新 AI 工具
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类似 In Parallel 的热门 AI 工具
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AI 的第二大脑是一个自托管的、MCP 兼容的 Cloudflare 持久内存层，允许 Claude、ChatGPT、Cursor 和其他 AI 客户端在会话之间存储和语义回忆共享上下文。
Slack
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Granola for iOS
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