智
Agent 底座研发
编排协作总线、工具协议与记忆体系、运行护栏、低代码 Agent 工厂。
SOLUTIONS · 解决方案
从平台到场景的完整智能体技术栈
覆盖 Agent 平台、大模型微调、RAG 知识库、AI 视觉、数据智能五大方向：私有化部署、信创适配、评测闭环、全栈可治理。
OVERVIEW · 方案总览
五大核心业务板块
以智能体与大模型为主线，串起软件研发、数据智能与人才服务的完整交付链。
调
行业大模型微调
语料工程、LoRA / SFT、偏好对齐、评测门禁、私有化部署。
视
AI 视觉应用
工业质检、园区巡检、垃圾清运管理，边缘推理 + 国产 NPU。
数
数据智能平台
自研数据中台、物联网平台、大数据分析与可视化决策。
才
数字化人才服务
人才库与派聘、团队组建与驻场、「技术 + 人力」双交付。
PLATFORM · 企业智能体平台
一套会「长智能助手」的工厂
所有能力被拆成可复用资产，像搭积木一样拼出新 Agent——接新业务不改平台代码。
M
指标 Metric
把常用统计口径固定下来，不会算错。
R
规则 Rule
监管要求固化为自动执行的告警判定。
T
工具 Tool
外部系统 API 包装成可调用工具。
S
语义实体 Semantic
度量与维度配置成语义模型，自动生成 SQL。
S
技能 Skill
回答话术与解读框架封装成可共用技能。
K
知识库 Knowledge
政策制度文件统一管理，所有 Agent 共享。
①
接入数据表把新业务的表接进平台
②
配置语义模型定义度量、维度、实体
③
勾选资产指标 / 规则 / 工具 / 技能按需组合
④
发布 Agent即刻具备自主查询能力
效率对比以前做一个新的业务查询助手，前后端开发至少两周；现在配置一下，几小时即可上线。
RUNTIME · Agent 运行时
让智能体可控、可中断、可持续
从执行引擎到人机协同，六项通用机制构成生产级 Agent 的内核。
编排执行
ReAct / Plan-Execute / DAG 三种执行范式；图状态可持久化，支持断点续跑与幂等重试。
四层记忆
工作 / 情景 / 语义 / 程序记忆；个人槽位、意图偏好与会话上下文分层继承。
上下文装配
按需动态装配记忆、知识、技能与工具结果，在效果与 token 成本之间自动取舍。
HITL 人工介入
事前审批、事中接管、事后复核三种模式；按置信度 / 金额 / 风险等级自动触发升级。
预算与护栏
步数、token、时长、金额四维预算硬终止；Kill Switch 支持一键中止失控任务。
Agent 工厂
低代码向导创建 Agent，内嵌审批、评测、合规校验与发布闸门——开源产品没有的部分。
Agent 统一抽象模型 —— 九元组
身份IDENTITY
目标与完成判据INTENT
硬约束与软偏好POLICY
知识源与版本KNOWLEDGE
技能SKILLS
工具白名单TOOLS
记忆策略MEMORY POLICY
模型与降级MODEL POLICY
预算BUDGET
FINE-TUNING · 行业大模型微调
五步形成可持续进化闭环
微调不是一次性交付动作，而是「数据 → 训练 → 评测 → 回流」的持续闭环。
01
语料工程行业文档清洗与结构化，指令 / 问答对构造，难例与对抗集
02
参数高效微调LoRA / SFT 冻结主干、低秩适配，小样本快速迭代
03
偏好对齐DPO / RLHF，贴合业务口径与话术规范，抑制越权表述
04
自动评测领域评测集 + 回归门禁，LLM-as-Judge 与人工抽检
05
部署与回流vLLM / 国产 NPU 推理，badcase 自动入池周期再训练
闭环badcase / 拒答样本 / 新业务语料回流至语料工程，形成持续迭代。
↑ 领域准确率提升
↓ 幻觉率下降（领域约束 + 引用溯源）
响应更短更稳（结构化输出）
数据不出域（训练全程内网闭环）
推理成本下降（小模型承担高频任务）
RAG · 企业知识引擎
查得准，且每一句都有出处
三路融合召回 + 重排序 + 原文回溯，让「引用哪一条」成为回答的必填字段。
01
多源接入政策文件、制度文档、扫描件 / 图片解析
02
治理OCR 识别、版面还原、自动切块与向量化
03
三路融合召回向量语义 + 关键词精准 + 知识图谱关联
04
重排序Rerank 模型对融合结果统一打分
05
生成与溯源引用原文回答，点开即见出处
知识图谱可视化
自动抽取「法规—条款—要求—主体—罚则」实体关系，已沉淀 9,867 实体 / 10,910 关系。
扫描件可用
扫描版 PDF、手机拍照均可 OCR 入库，老旧纸质档案同样能被检索。
命中链路透明
回答标注本次命中的指标、召回的政策条文与知识库引用，谁都能看懂。
统一文档视图
每个知识库一张表看全部：来源、状态、标签、块数、原文预览全打通。
INDUSTRY · AI 视觉与行业解决方案
覆盖文档理解、内容生成、工业质检与园区治理
多场景 AI 应用矩阵，每一个方案都经过真实业务验证。
AI 大模型生产质检
散包 / 组合 / 流水线多形态包装过程多角度采集；前后码、侧面码扫描工位架设于生产线侧方与前后方，扫描产品文字与条码并记录视频留痕，贴标、贴单、装箱全流程比对可追溯。
园区设备自动巡检
AI 视觉分析（物体 / 状态 / 人员识别）+ 智能 OCR 读表 + IoT 传感器监控：设备运行状态监测与报警、非授权人员入侵监测、温湿度 / 液位 / 异响等异常分析告警，覆盖机房、水泵房、配电间等场景。
垃圾清运综合管理平台
AI 视觉识别分析清运作业：车辆类型识别、垃圾桶类型 / 开关盖 / 倾倒计数、地磅匹配计量，用实时数据替代纸质填报。试点项目平均降低 30% 清运估算重量，减少 20% 垃圾处理费用支出。
工程文件解析与自动评分
采用大语言模型对工程项目各环节关键性文件进行分析，自动总结文件编写内容、提升精准性与匹配度，并依据评价标准进行系统自动评分，节省人力校验和评分难度。
专有行业生图系统
用专有行业领域数据对模型进行训练，提供抽线稿、融风格、去噪点、修复图、扩大图等多环节图像处理工具，一体化流水线。
口令识别与方言微调
FunASR Paraformer 私有化部署，可商用可微调；每种方言 500~1000 条口令样本做声学微调，限定词表识别率 ≥90%，双条件触发兜底。
数据底座以上方案的底层数据供给由自研数据中台与物联网平台支撑，详见数据智能底座。
GOVERNANCE · 安全与治理
六道护栏 + 全链路合规
权限、审计与合规不是事后补丁，而是从 SQL 注入层开始就长在系统骨头里的能力。
数据权限
从底层 SQL 注入开始控制，能看哪个区县，过滤条件自动带上，想越权都绕不过去。
全链路审计
谁在什么时候问了什么、调了哪个资产、查了哪条数据，TraceID 串起全程，一查到底。
资产发布状态机
指标 / 规则 / 工具：草稿→上架→下架，被引用过的资产不可删除，防止口径漂移。
预算与熔断
步数超限自动中止、单次 LLM 成本封顶、Kill Switch 一键终止失控任务。
合规与脱敏
姓名 / 身份证 / 手机号进入模型前 token 化脱敏，回来后还原；敏感字段禁止进入训练集。
人机协同 HITL
事前审批 / 事中接管 / 事后复核；置信度不足或金额超限自动升级人工。
信创与私有化运行时、编排、存储、中间件均有国产替代路径；垂类小模型本地 GPU 集群私有化部署，通用模型仅接入已备案 API ｜ dev / test / pre / prod 四环境隔离，prod 变更必须经发布闸门。
DATA · 数据智能底座
数据中台与物联网平台
为上层智能体提供干净、实时、可治理的数据供给。
自研数据中台
- 数据建设：标准、模型与分层规范的统一
- 数据集成：多源异构数据的采集与同步
- 数据开发：离线 / 实时链路的可视化编排
- 数据资产管理：资产盘点、血缘与目录服务
- 数据质量管理：规则校验、稽核与告警闭环
物联网平台
- 边缘采集：边缘服务器就近采集现场 IoT 数据，降低回传压力
- 时序存储：时序数据库承载海量点位数据，支撑高频写入
- 动态展示：前端 2D / 3D 动态渲染，实时还原现场状态
- 边缘推理：边缘计算盒本地推理，断网自治、链路中断不误作业
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