RAG
知识库工程MCP
工具/系统集成Eval
评测与可观测私有化
数据不出域Agent 从原型到生产的完整能力
工程化的差距,决定了 Agent 是「演示玩具」还是「业务系统」。
场景建模与拆解
把模糊的业务诉求拆成可被 Agent 执行的任务、工具与流程,定义清楚边界与失败兜底。
RAG 知识库
文档解析、切分与多路召回、重排与增量更新,让 Agent 基于你的私有知识作答而非幻觉。
多 Agent 编排
规划-执行-审查的多智能体协作,复杂任务可拆解、可回滚、可人工介入。
工具与系统集成
通过 MCP / API 把内部系统、数据库、SaaS 接成 Agent 的工具,真正能办事。
评测与可观测
黄金集评测 + LLM-as-judge + 全链路 trace,改 prompt 不退化才上线,线上可追溯。
护栏与私有化
审批与权限护栏、敏感操作人工确认,支持私有化/信创部署。
Agent 工程化落地五步
HOW WE WORK
- 01
场景拆解
任务、工具、边界与兜底设计
- 02
知识与工具接入
RAG 知识库 + MCP/API 集成
- 03
Agent 编排
多智能体协作与流程编排
- 04
评测调优
黄金集评测 + 护栏 + 可观测
- 05
上线运维
私有化部署与持续迭代
关于 AI Agent 开发,常被问到的问题
您可能关心的问题
什么是 AI Agent(智能体)?
AI Agent 是能基于目标自主规划、调用工具、与系统交互来完成任务的 AI 程序,而不只是一问一答的对话。企业级 Agent 还需要知识接入、工具集成、评测护栏与可观测,才能稳定上生产。
RAG 和模型微调应该怎么选?
大多数企业场景优先用 RAG:成本低、知识可实时更新、可溯源,适合知识问答与文档处理。微调更适合固定风格/格式或特定能力强化。两者可以结合,我们会按你的场景给建议。
MCP 是什么,为什么重要?
MCP(Model Context Protocol)是让 AI 模型标准化地连接外部工具、数据与系统的协议。它让 Agent 能安全、可复用地调用你的内部系统与知识,是把 Agent 从「会聊天」变成「能办事」的关键。
Agent 开发的成本怎么估算?
取决于场景复杂度、要接入的系统数量与评测要求。我们通常先做一个聚焦单场景的 POC 控制投入,跑通后再扩展,避免一次性投入过大。
怎么保证 Agent 不出错、不乱来?
靠工程化的护栏:黄金集评测确保改动不退化、敏感操作走人工审批、关键步骤可回滚、全链路 trace 可追溯,并设清晰的失败兜底,而不是把全部信任交给模型。
