智能体编排平台
可视化编排大模型智能体，支持贴牌交付与信创国产化离线部署。
- 各部门各自买 AI 工具，重复建设；国产化与离线环境下难部署。
- 国企、政府、需要统一 AI 平台的集团
- 私有化部署，接企业微信 / 飞书 / 钉钉或 Web
- 平台层、AI 层、前端三层解耦
- 适配国产数据库与 ARM 架构服务器
- 离线安装包，安装、升级、回滚可演练
- 支持贴牌：名称、标识、禁用词检查
平台底座与信创
面向 IT 和数字化部门：统一的智能体平台、数据底座、模型网关、训练平台和私有化算力。国产数据库、ARM 架构服务器和离线安装包都已做过。
智能体编排平台
一个平台统一建设各部门的智能体，国产化、离线、可贴牌
怎么运转
1
统一底座
平台层、AI 层、前端
2
国产适配
国产数据库、ARM 架构
3
离线交付
安装、升级、回滚
4
智能体编排
知识库、工具、流程
5
贴牌运营
客户自有品牌
带来什么
- 避免各部门重复建设
- 满足信创与离线部署要求
- 可以客户自有品牌对内对外运营
交付什么
- 智能体编排平台
- 离线安装包与部署手册
- 品牌定制
- 运维与升级服务
企业数据智能底座
连接器 → 版本化数据集与血缘 → 转换管线 → 业务本体 → 智能体，动作须人工审批后执行。
- 数据散在多个系统，AI 读不懂业务对象；智能体直接改数据风险大。
- 数据基础较好、要做跨系统 AI 应用的企业
- 私有化部署，接企业微信 / 飞书 / 钉钉或 Web
- 多源连接器与版本化数据集
- SQL / Python 转换管线与数据血缘
- 业务对象本体：对象、属性、关系、动作
- 智能体只提出动作，人工审批后才执行
AI 数据中台与模型网关
企业所有大模型调用的统一出口：场景路由、用量计量、预算熔断与审计。
- 大模型调用分散，费用说不清，出了问题追不到。
- 多部门使用大模型的集团与机构
- 私有化部署，接企业微信 / 飞书 / 钉钉或 Web
- 兼容主流接口的统一模型网关
- 按部门、场景计量用量与成本
- 预算熔断与调用环路检测
- 全量审计，可接知识库与数据中台
模型训练与调优平台
数据 → 标注 → 训练 → 评估 → 上线一条线，用业务反馈持续调优模型。
- 通用模型不懂行业术语；用户反馈收集了却用不起来。
- 有专有数据、需要行业模型的企业
- 私有化部署，接企业微信 / 飞书 / 钉钉或 Web
- 数据管理与标注
- 微调与强化学习调优
- 评估通过才晋级，一键回滚
- GPU 资源调度与分配
一句话生成应用
一句话描述想法，由智能体团队协作生成可运行、可迭代、可发布的网页或移动应用。
- 内部小工具排不上 IT 排期，外包慢且贵。
- 业务部门、创新团队、IT 部门
- 私有化部署，接企业微信 / 飞书 / 钉钉或 Web
- 规划、开发、审查、验证多智能体分工
- 流式生成代码并自动审查
- 在线预览、迭代修改、一键发布
- 适合内部小工具、活动页、轻量业务系统
私有化算力与模型部署
GPU 服务器选型、国产开源大模型私有化部署与运维，一次搭好、多个场景共用。
- 想用大模型又不能把数据传到公网；不知道该买多少算力。
- 对数据安全要求高的各行业客户
- 本地机房、专属云或混合部署
- 按场景选型算力，从消费级显卡起步
- 国产开源大模型私有化部署，外部接口可一键禁用
- 本地模型负载均衡，国产云模型兜底
- 监控告警接企业微信 / 飞书
1
场景对齐工作坊
- 业务负责人与 IT 负责人到场
- 梳理 1–3 个候选场景与数据现状
- 产出：场景清单、成功指标草案
2
PoC 提案
- 数据与系统边界、评测集设计
- 里程碑、双方投入、验收门槛
- 产出：可签字的 PoC 提案
3
PoC 执行
- 用客户真实资料，私有化或演示环境
- 每周同步，指标透明
- 产出：评测报告与上线方案