把模型、知识和工具组织成真正参与业务的智能体
智能体平台面向企业 AI 应用的全生命周期，统一管理模型接入、知识增强、工具调用、工作流编排、评测与发布。业务团队可以用可视化方式组合能力，技术团队则能通过开放接口、安全策略和运行观测保障规模化落地。
平台将通用模型、行业模型和私有模型纳入统一网关，并把企业文档、制度与业务资料构建为可检索、可引用的知识库。通过角色、提示词、工具和流程节点，团队能够把单次对话扩展为可追踪、可复用的业务任务。
企业可以先从知识助手、文档处理或客服等明确场景开始，利用样本集完成效果评测和版本比较，再通过 API 或应用方式连接现有系统。运行链路、耗时和反馈会持续沉淀，帮助技术与业务团队共同优化智能体的准确性、稳定性与治理边界。
让大模型能力以可管理的方式进入企业流程让大模型能力以可管理的方式进入企业流程
模型选择更灵活
通过统一接口接入不同模型与推理服务，根据任务成本、效果和安全要求灵活选择。
模型接入可控企业知识可调用
将文档、制度和业务资料构建为可检索知识库，为回答与决策提供可信上下文。
知识回答可追溯复杂任务可编排
把智能体、工具、规则和人工节点组合成可追踪流程，连接真实业务系统。
任务流程可协同
覆盖构建、评测、发布和运营的智能体工厂
多模型统一接入
以标准化网关管理通用模型、行业模型和私有模型，统一认证、配额与调用策略。
知识库与 RAG
支持文档解析、切分、索引、检索与引用，让智能体基于企业知识生成可核验结果。
智能体与工作流编排
通过角色、提示词、工具和流程节点构建单智能体或多智能体协作任务。
评测与运行观测
记录调用链路、耗时与反馈，支持版本比较、效果评测和持续优化。
以可控流程完成智能体从想法到上线
- 输入 · 模型与知识
连接模型与知识
选择模型，导入企业资料，并配置检索、权限和安全边界。
- 处理 · 角色与工具
设计角色与工具
定义智能体职责、上下文和可调用工具，明确执行规则。
- 协同 · 编排评测
编排与评测
组合工作流，使用样本集验证回答质量、稳定性和合规性。
- 输出 · 发布运营
发布与持续运营
以 API 或应用形式发布，通过运行数据和反馈持续调优。
适配知识密集与流程密集型业务
智能客服
融合知识库、工单与客户上下文，提供连续、可追溯的服务响应。
企业知识助手
帮助员工检索制度、项目和产品资料，并提供带来源的回答。
文档与内容助手
支持摘要、比较、撰写、审核和结构化提取，减少重复信息处理。
业务流程助手
连接查询、审批和通知工具，在规则约束下协助完成跨系统任务。
企业智能体规模化落地所需的关键能力
- 多模型统一接入统一管理不同模型、推理服务和调用策略。
- 企业知识库与 RAG让企业资料成为可检索、可引用的上下文。
- 智能体与工具协同编排把智能体与工具组织成可追踪的执行链路。
- 评测、观测与持续优化以运行数据、反馈和版本比较支持持续优化。
让产品能力进入真实业务
让大模型能力以可管理的方式进入企业流程与趣开团队一起梳理场景、技术路径和落地节奏。