任务规划 Planner
把模糊的业务目标拆成有依赖关系的子任务，并在执行中根据中间结果动态重排。
Architecture
把不确定性，收敛在可控的边界内
智能体的风险来自"自由发挥"。我们用固定的执行环路 + 强约束的权限与校验层，让每一步都可解释、可回滚。
01 · Perceive
感知与理解
解析文本、文档、语音与业务数据，识别真实意图与约束条件。
02 · Plan
任务规划
将目标拆解为可执行子任务，确定依赖顺序与所需工具。
03 · Act
工具执行
按权限调用内部系统接口，读写数据并返回结构化结果。
04 · Verify
反思与校验
对照规则与知识事实自检，不达标则重规划或转人工。
Ingress交互接入层
Web 门户企业微信钉钉小程序电话语音Open API
Orchestration编排内核
PlannerRouterReflectionMulti-AgentHuman-in-the-loop
Capability能力层
RAG 知识库工具调用工作流引擎多模态理解结构化抽取
Model模型层
私有化大模型云端 APIEmbedding向量数据库ASR / TTS
Governance治理层
角色权限操作审计效果评测成本控制敏感词与合规
Agent Capability
六个工程模块
决定 Agent 能不能上生产
工具调用 Tool Use
以 Schema 描述接口能力，Agent 自动选择工具与参数，失败自动重试与降级。
记忆 Memory
短期会话记忆 + 长期用户与业务记忆，跨轮次保持上下文，避免反复追问。
多智能体协同
主控 Agent 派发任务给领域专家 Agent，并在结论冲突时引入仲裁机制。
评测与回归
构建场景测试集，对准确率、完成率、幻觉率做持续回归，版本升级不失控。
全链路可观测
完整记录思考、调用与输出轨迹，支持回放、归因与成本分析。
Live Trace
看一次真实的 Agent 运行轨迹
选择一个场景，观察智能体如何拆解任务、调用工具、自我校验，最终给出可执行的结果。演示数据为脱敏样例。
Select Scenario
Agent Runtime · Trace
线上运行指标
取自 2026 年上半年已上线场景的脱敏统计。
Tech Stack
开放的技术选型，不做供应商锁定
支持国产化与私有化环境，模型可替换、工具可扩展，避免被单一厂商绑定。
Function CallingMCPLangGraph 风格编排Hybrid RAG
BGE / RerankMilvusPostgreSQLRedis
ElasticsearchKubernetesvLLMOllama
DockerOpenTelemetry企业微信 / 钉钉开放平台
◆
模型无关设计。同一套 Agent 编排逻辑，可在云端大模型与本地私有化模型之间切换，按场景成本与合规要求灵活部署。
Trust & Safety
企业最关心的三件事
我们写进架构里
数据不出域
支持全栈私有化部署，文档、向量与推理过程留在企业内网，敏感数据可做脱敏与字段级隔离。
权限与人工确认
工具调用绑定角色权限，支付、退款、对外发送等敏感动作强制二次确认并留痕。
可量化的效果
上线前用业务测试集验证，上线后持续监控准确率与人工兜底率，用数据决定是否扩大范围。