企业真正需要的是什么
企业缺的不是又一个 AI 工具，而是一套能真正工作的智能能力。资料、制度和系统都已经有了，只是散落在不同的部门和流程里；AI 能回答问题，却很难进入流程、调用系统、把任务完成。
五层能力，
把 AI 接进企业
一个真正有用的 Agent 要理解业务、调用知识、执行动作、接受反馈。我们从下往上，一层一层把它搭起来。
系统连接层
连接企业现有的 OA、CRM、ERP、客服、项目管理与数据系统。
Agent 协作层
为不同岗位和任务设计专属 Agent，并建立它们之间的协作关系。
业务规则层
明确流程、角色、权限、判断标准与异常处理方式。
企业知识层
整理文档、制度、数据与经验，形成可检索、可维护、可追溯的知识体系。
基础模型层
选择适合企业场景的模型能力，兼顾效果、成本、速度与部署方式。
一项工作，
从输入到交付
Agent 的价值不在于回答得多漂亮，而在于能否把任务推进下去。关键的一步，始终留给人来确认。
接收任务来自对话、邮件或系统
理解意图结合岗位与上下文
检索知识只用授权的资料
调用工具查询、填写、生成
生成结果结构化、可核对
人工确认关键操作由人拍板
结果回流持续优化
可控
- 明确数据权限
- 区分岗位角色
- 设置操作边界
- 保留过程记录
- 支持人工审批
可用
- 对接真实业务系统
- 融入已有工作流程
- 输出结构化结果
- 适配企业专业语言
可持续
- 知识内容持续更新
- 规则与流程可调整
- 使用效果可追踪
- Agent 能力可迭代
可扩展
- 从单一岗位到多个岗位
- 从单点场景到完整流程
- 从单个 Agent 到协作网络
数据放在哪里，
由你决定
按企业对数据、成本与运维的要求，选择合适的交付方式。
本地部署
模型与数据都运行在企业自己的机房或私有云里，数据不出企业网络。
硬件选型与采购
根据场景与预算推荐算力服务器、边缘设备等硬件方案，并协助采购、安装与调试。
云端订阅
不想自己运维，可以直接使用云端服务，按需开通，快速上线。
两个已经交付的项目
界面按项目重新绘制，不含客户信息，数据为示意。
原材料制造商 · 智能排产
- 难题
- 订单种类多、经常临时插单，人工用 Excel 排产，很难同时兼顾设备、人员与物料，计划一变就要重排很久。
- 做法
- Agent 打通订单、设备与库存数据，综合多重约束自动生成排期；插单或设备故障时快速重算。
- 变化
- 排产从以天计变成以分钟计，产线等待与物料积压减少，紧急插单也能从容应对。
石油企业 · 长输燃油管道检测
- 难题
- 管道距离长、部分管线地处荒野，人工巡检成本高、盲区多，检测数据靠人工分析，容易漏判。
- 做法
- 结合管道内检测设备、无人机图像与漏磁数据，AI 自动识别裂纹、腐蚀与金属损伤，标出类型、大小与位置并生成报告。
- 变化
- 数据分析周期大幅缩短，缺陷识别更准、漏检更少，能更早发现管道安全风险。
你们是否需要
一个定制 Agent
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勾选符合你们情况的几项。
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