AI 智能体与工作流编排
将任务拆成规划、工具调用、结果校验和人工确认等步骤，控制复杂任务的执行边界。
01 / POSITIONING
把技术能力放进真实业务流程
AI 项目真正的难点通常不在于调用一次模型，而在于把业务规则、企业知识、权限边界和人工复核组织成稳定流程。我们从问题定义和数据边界开始，选择合适的模型与检索策略，逐步建设可观测、可迭代的智能应用。
02 / CAPABILITIES
核心服务能力
从业务边界、数据与模型，到可持续运行的系统，把关键环节拆解为可交付的工程能力。
RAG 企业知识库
完成文档解析、切片、向量检索、重排、引用溯源和权限过滤，降低无依据回答风险。
多模型集成
按成本、上下文长度、速度和数据敏感度接入公有云或本地模型，并保留替换空间。
文档与多模态处理
处理 PDF、表格、图片、音频等企业资料，提取结构化信息并接入业务系统。
业务系统融合
通过 API、Webhook、队列和权限体系，把 AI 结果写回 CRM、知识库、工单或内部平台。
评测与运营
建立提示词版本、测试集、人工反馈、调用日志和成本指标，支持上线后的持续优化。
03 / FIT
典型痛点与适用场景
先确认业务问题，再决定产品形态、技术边界和投入节奏。
员工反复查找制度、产品和项目资料
用权限感知的检索问答提供引用来源，减少重复咨询。
客服或运营需要处理大量标准化文本
通过分类、摘要、草拟和校验工作流提升处理效率，保留人工审核。
已有系统想增加 AI 入口但缺少接口方案
先梳理业务对象和权限，再以 API 或嵌入式组件接入。
担心敏感数据离开企业环境
按数据分级设计脱敏、私有网络、本地模型或混合部署方案。
模型输出不稳定、无法复盘
建立评测样本、结构化输出和链路日志，明确可接受的质量门槛。
04 / ENGINEERING
技术方案与实现思路
技术选型服务于可靠性、可维护性与后续迭代，按数据、安全和部署条件做取舍。
模型与推理层
根据任务选择兼容 OpenAI 协议的云模型、本地推理服务或混合路由，统一调用和超时策略。
知识处理层
使用解析器、分块、Embedding、向量数据库和重排模型构建可追溯的检索链路。
Agent 编排层
以状态机或工作流编排工具调用，使用 JSON Schema 约束输出并设置重试、熔断和人工节点。
应用集成层
以 PHP/Python 服务、REST API、消息队列和 WebSocket 对接既有系统与前端。
安全与观测
实施租户隔离、最小权限、敏感信息过滤、调用审计、Token 成本和效果指标监控。
05 / ARCHITECTURE
服务架构图
架构图用于说明本服务常见的技术边界与数据流向，实际项目会根据现有系统、数据条件和部署要求调整。
- 01
业务入口与权限
对接企业用户、角色、系统权限和人工确认节点，限定可调用的数据范围。
- 02
知识与数据处理
解析文档和业务数据，完成分块、Embedding、检索、重排与引用溯源。
- 03
模型与 Agent 编排
通过模型路由、工具调用、结构化输出和状态机组织可控任务。
- 04
业务系统与运营
以 API、队列和日志接入既有系统，保留评测、成本和反馈闭环。
06 / DELIVERY
从需求沟通到交付维护
- 01
场景与数据盘点
明确业务目标、用户角色、数据来源、合规边界和可量化的验收样本。
- 02
方案与原型验证
设计模型、知识库和工作流方案，用小范围样本验证回答质量与成本。
- 03
工程研发与集成
完成权限、检索、Agent、前端交互及第三方系统接口开发。
- 04
测试与上线准备
通过功能、效果、安全、并发和异常场景测试，准备回滚与运营手册。
- 05
部署与持续优化
支持云端或私有化部署，依据日志和反馈迭代提示词、知识库与流程。
07 / OUTPUT
可提供的交付成果
交付物会随项目范围确认，确保团队拿到能继续使用、维护和迭代的成果。
AI 应用需求与数据边界说明
模型与知识库技术方案
可运行的智能体或 AI 工作流
检索、权限与接口集成模块
评测样本、验收记录与调用日志方案
部署文档、运维说明和后续优化建议
08 / FAQ
常见问题
在正式沟通前，先了解合作边界与实施方式。
是否必须训练自己的大模型＋
多数企业场景可以先从成熟模型接入和 RAG 开始，只有在数据规模、稳定性或成本有明确要求时才评估微调或本地推理。
如何避免 AI 一本正经地回答错误内容＋
通过资料引用、权限过滤、结构化输出、评测集和人工复核降低风险，不能把模型当作无条件正确的知识源。
敏感数据能否私有化部署＋
可以根据数据分级选择内网知识库、本地模型或混合架构，具体方案需要结合算力和安全要求评估。
上线后如何判断效果＋
结合任务完成率、引用准确率、人工采纳率、延迟、成本和异常率建立持续评测，而不是只看演示效果。