场景选型与需求梳理
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、优先级与可行性判断。
客户已有系统与流程,“标准品”套不上——这是定制开发存在的理由。
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、优先级与可行性判断。
角色划分、任务编排、知识边界、工具范围、人工复核卡点,先出设计再动手。
知识库建设、工具对接、编排实现、前端交互,与客户既有系统打通。
在客户指定环境内完成部署、联调、压力验证,数据不出内网。
适配信创软硬件与国产化模型、数据库、中间件。
上线后持续巡检、效果评测与调优,随业务变化做版本升级。
下面每一项都是白纸黑字要交的东西,不是“服务过程中提供”。
范围、工期、验收标准提前约定,适合场景明确、一次交付的改造项目。
交付工程师随业务上线一段时间,边用边调,适合场景还在摸索、需要快速迭代的情况。
按客户要求在指定场所提供开发与运维支持,适合涉密或强现场要求的项目。
私有化部署,数据与模型推理都在客户环境中完成。
与客户既有权限体系对齐,每一次调用与结论都留痕可回放。
敏感字段按规则脱敏后才进入模型上下文,代码执行在沙箱内。
用客户真实问题构建评测集,量化达标后再验收,不靠演示效果。
按 CMMI3 流程管理需求、开发、测试与交付。
基于金仓制品库的成熟模块定制开发,降低从零开发带来的未知风险。
输出场景清单、优先级与工期前提条件。
角色设计、知识库建设、工具对接、编排实现与评测集构建。
在客户指定软硬件环境内完成部署、联调与压力验证。
交付工程师随业务上线,之后转入长期运维与效果调优。
5×8 小时在线支持、远程技术运维、远程系统巡检、帮助文档与工具。
7×24 全天候支持、大客户 VIP 专人顾问、现场驻场、全方位运维与系统定期巡检。
产品资料专享、产品使用培训、技术培训课程与定制化培训。
标准品解决通用问题,定制开发解决“我们这里就是这么办的”这类问题。定制内容包括智能体角色、知识库范围、工具对接与业务流程,交付物归客户所有。
需求梳理阶段给出明确工期与前提条件(数据是否齐备、接口是否可用、客户侧配合节奏等)。没有这些前提,任何工期承诺都不可信,我们不做这种承诺。
按场景复杂度、需对接的系统数量、部署与信创要求综合评估,方案阶段给出明细。具体口径由商务在需求梳理后确认。
能。提示词、知识库、工具配置都提供管理界面;结构性调整由我们做版本升级。同时交付文档与培训,保证客户具备日常运维能力。
可以做混合部署:敏感数据与关键推理在信创环境内完成,非敏感环节按客户许可调用外部模型;也可以在信创模型上做微调与提示词优化。
我们做过的定制智能体,大多集中在这几个行业方向。差别在业务细节,不在底座。
线索分散在多个系统,检索、分析、写作三个 Agent 协同,直接产出可复核的研判材料。
看方案 →涉案要素自动抽取与关联,配合属地流程做差异化研判,缩短从数据到结论的链路。
看方案 →图片、检验报告、笔录等多模态材料统一解析入库,由智能体完成比对与线索串联。
看方案 →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 →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。
看方案 →方案总览里给了判断思路:按数据形态、角色数量、是否必须留痕来选第一个场景。
看全部方案 →留下需求方向与部署环境,我们会先判断这件事适不适合用智能体、该用哪一种,再谈怎么做。