我们做三件事：单智能体、多智能体、定制开发
不是把大模型接进聊天框。智能体的角色划分、知识库、工具调用与编排流程，都按你的业务重新设计。
单智能体开发SINGLE AGENT
- 是什么
- 一个智能体 + 专属知识库 + 一组可调用的工具
- 解决什么
- 把某件具体的、重复的、要翻好几个系统才能办完的事交给智能体
- 交付什么
- 可独立运行、能对接业务系统的智能体
多智能体协同MULTI-AGENT
- 是什么
- 多个角色智能体 + 一套编排调度机制
- 解决什么
- 一件事必须跨角色、跨系统、多步骤才能办完
- 交付什么
- 有主控、有分工、有仲裁、有审计的智能体集群
智能体定制开发CUSTOM DEVELOPMENT
- 是什么
- 从需求梳理到上线运维的全流程服务
- 解决什么
- 客户已有系统与流程，“标准品”套不上
- 交付什么
- 私有化 / 信创环境下的定制智能体 + 长期运维
多智能体协同架构
一件事要跨角色、跨系统、多步骤才能办完，就交给一群智能体分工做。 下面是我们实际交付时用的六层结构——重点不是“用了大模型”，而是每一层都有明确的工程机制。
任务怎么拆、角色怎么分、某一步失败谁来兜底、多个 Agent 结论冲突时怎么仲裁。
能调什么：单位内部系统、业务数据库、检索引擎、文档生成。调用如何鉴权、如何保证幂等、如何避免误操作。
跨会话记住什么、记多久，如何在“记得住”和“上下文成本可控”之间取舍。
谁能用、每一步做了什么留痕、敏感字段如何脱敏、出错怎么回滚。
写逸智能体家族
已经有 6 个产品的形态就是智能体，只是过去没有被放在一起讲。
智能体开发平台
- 定位
- 造智能体：覆盖开发、调试、部署、运维全流程
- 场景
- 单位内部要自建智能体能力，需要一套可控的开发与运行底座
数据库搭子
- 定位
- 自然语言查数：一句话完成取数、清洗、建模、出报告
- 场景
- 业务人员要看数据，不必再排队等开发写 SQL
信创工作搭子
- 定位
- 7×24 数字员工：浏览器即用，自动处理数据与批量归档
- 场景
- 重复性事务占用大量人力，又必须在内网信创环境完成
文档问答
- 定位
- 对话式知识问答：不翻目录，直接问，答案带出处
- 场景
- 规章、方案、历史材料太多，找一条规定要翻很久
智能写作
- 定位
- 一键成文：给定主题或大纲，快速生成规范文稿
- 场景
- 公文、简报、总结类文稿写作量大且格式要求严
思维链
- 定位
- 可追溯推理：复杂任务分步拆解，推理过程可见
- 场景
- 结论必须能解释、能复核，不能只给一个黑箱答案
还有知识库构建、文本向量化（Embedding）等智能体能力组件，作为上面各层的公共支撑。
凭什么说“有研发积累”
不靠形容词，靠可以核对的东西：实验室、制品资产、落地项目数、资质与标准。
逸智人工智能实验室 · 问天大模型 · 金仓制品库
公司自建逸智人工智能实验室与问天自然语言实验，承担智能体核心算法与工程化研究； 自研问天大模型作为底座，同时支持接入客户指定的其他模型。 每一个项目验证过的模块都要入金仓制品库，新项目在成熟制品上做定制，而不是从零重写—— 这是智能体项目能快速交付、长期可维护的根本原因。
了解公司研发实力 →
从“想用智能体”到“智能体在岗”
四步走完，每一步都有明确交付物与验收标准。
需求梳理与场景选型
把“想用智能体”变成“先用智能体办成哪一件事”，输出场景清单与优先级。
智能体设计与开发
角色设计、知识库建设、工具对接、编排实现，并构建评测集验证效果。
私有化部署与信创适配
在客户指定软硬件环境内完成部署、联调与压力验证，数据不出内网。
FDE 陪跑与 7×24 运维
交付工程师随业务上线，之后转入长期运维，定期巡检与效果调优。
懂业务，才好落地
智能体不懂你的业务，就只是一个更贵的搜索框。下面是我们做了很多年的几个方向。
公安案件研判
把散在多个系统里的线索交给检索、分析、写作三个 Agent 协同处理，直接产出可复核的研判材料。
看方案 →反诈与网络犯罪侦查
涉案要素自动抽取与关联，配合属地业务流程做差异化研判，缩短从数据到结论的链路。
看方案 →环食药侦
多模态材料（图片、检验报告、笔录）统一解析入库，由智能体完成比对与线索串联。
看方案 →政企信创办公
在内网信创环境里跑 7×24 数字员工，承接数据整理、批量归档、文献调研等重复事务。
看方案 →数据智能分析
面向企业数据：取数、分析、成文一条链路走完，报表与洞察由智能体生成、人工确认后发布。
客户案例
案例按客户许可逐条脱敏发布，已发布 8 条，覆盖反诈与网络犯罪侦查、公安案件研判、环食药侦、政法办案、政企信创办公、智能制造、企业法务与数据智能分析。每条固定六项——行业 / 场景 / 难点 / 智能体方案 / 运行规模 / 效果。
资质与标准
动态与洞察
写逸 ITR 服务体系全新升级，重塑政企服务交付标准
写逸完成ITR问题闭环响应体系系统性升级，推动服务从被动故障修复转向主动全域管控、从依赖个人经验转向标准化交付，覆盖响应、流程、运维、溯源与闭环五个维度。
阅读原文 →公共安全业务落地：FDE 一线萃取，沉淀生产力级 Skill
演示级Skill与生产力级Skill的差距，在于是否沉淀一线业务逻辑、流程范式、合规约束与异常处理。写逸FDE驻场萃取真实项目经验，把个体经验转化为组织可复用的能力资产。
阅读原文 →自研烈马平台：测试自动化为 AI 研发守住质量底线
AI编码把代码产出速度成倍提升，测试校验却未同步跟上。文章介绍写逸自研烈马平台如何以自动化测试补位，覆盖边界缺陷、逻辑漏洞与兼容隐患，为AI研发守住质量底线。
阅读原文 →先说清楚你要解决什么问题
留下需求方向，我们会先判断这件事适不适合用智能体，再谈怎么做。不合适我们会直说。
