从「问答」到「执行」
大模型擅长回答，智能体才能调用系统、完成多步任务。把回答变成动作，是业务价值的真正来源。
为什么需要智能体
从「会回答」到「能执行」
大模型解决了「会回答」，而企业需要的是「能执行」。智能体把模型能力接进系统与流程， 才真正跨过从演示到生产的那道坎。
从「通用」到「专有」
通用模型不懂你的业务。接入企业数据、术语与规则之后，回答才谈得上可用、可落地。
从「黑箱」到「可信」
可追溯、可审计、可拒绝，才敢放进生产环境。可信不是附加项，而是智能体上线的入场券。
核心能力
核心能力
从编排、知识、工具到可信与部署，构成一套可交付、可运维的企业级智能体能力。
智能体编排与多智能体协作
可视化编排与多智能体分工协作，规划、执行、反思、复核环环相扣。
企业知识库与 RAG 检索增强
文档解析、向量检索、引用溯源，让回答有据可查、可回溯到原文。
工具调用与工作流自动化
把内部系统、数据库与既有 API 封装为工具，由智能体按流程自动调用。
可信与可解释
幻觉抑制、置信度评估、全过程审计日志与人工复核，延续公司在可信人工智能上的稳定性与可解释性能力。
私有化部署与信创适配
支持私有化与信创环境部署，适配国产操作系统、国产算力与仓颉语言技术栈。
多模型接入与路由
统一接入主流与开源大模型，按成本、时延与合规要求智能路由与降级。
行业智能体场景
行业智能体场景
把智能体放进具体的行业流程里，才能检验它是否真的可用。以下是几个我们已经开始探索的方向。
技术架构
技术架构
自下而上分为五层，复用公司既有的工程资产：微服务平台、软件框架与可信人工智能模型。
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接入层
面向 Web、移动端与内部系统的统一入口，复用基于 gRPC 和 HTTP/2 的微服务平台， 实现跨语言接口调用，快速接入不同语言的业务系统。
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智能体编排层
负责规划、工具调用、反思与复核，协调多智能体分工；编排逻辑按 MVC 软件框架的组织方式 解耦，便于替换与测试。
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模型层
承载可信人工智能模型与大语言模型，按成本、时延与合规要求完成模型路由与降级。
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知识层
由向量库与企业知识库构成，负责文档解析、检索增强与引用溯源，为回答提供可回溯的依据。
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数据与安全层
统一管理数据接入、权限、审计与脱敏，支持私有化与信创环境部署， 适配国产操作系统与国产算力。
交付与实施路径
交付与实施路径
以场景为单位小步推进，每一步都有可验证的产出，避免一次投入过重。
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需求咨询与场景评估
梳理业务流程与数据现状，判断哪些环节适合交给智能体，并给出可行的场景清单与优先级。
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POC 验证
选取一个高价值场景快速搭建原型，在真实数据上验证效果、成本与风险是否达到预期。
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试点上线
在可控范围内完成系统对接与权限接入，配套审计与人工复核机制，先让智能体稳定跑起来。
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规模化推广与持续调优
沉淀为可复用的智能体与工具库，扩展至更多场景，并依据运行数据持续调优。
为什么选择颉博
为什么选择颉博
我们同时具备可信人工智能的研究积累与国产软硬件的工程能力，这是把智能体真正交付出去的前提。
江南大学人工智能与计算机学院课题组
依托江南大学人工智能与计算机学院课题组，实现产学研结合，把前沿研究转化为可交付的工程能力。
核心成员来自华为仓颉语言团队
核心成员来自华为仓颉语言团队，具备编程语言与基础软件的实践积累，理解根技术层面的工程约束。
国产全栈适配能力
覆盖仓颉、国产操作系统与国产算力的全栈适配能力，支持智能体在信创环境中私有化部署。
可信人工智能研究积累
在稳定性、可解释性、隐私保护与公平性方向有长期研究积累，为智能体的可信提供方法支撑。