需求洞察与场景拆解

• 通过深度业务流程分析，识别适合AI智能体的高价值应用场景
• 精准定义智能体的功能边界、决策权限和人工干预机制

模块化技术架构

• 构建"感知-认知-决策-执行"四层架构，确保系统灵活性和可扩展性
• 支持混合模型架构，有机结合规则引擎与大语言模型，平衡准确性与灵活性

数据驱动的模型开发

• 建立完整的数据工程流程，包括数据采集、清洗、标注和持续增强
• 采用迁移学习和领域自适应技术，快速适配垂直领域需求

规模化部署与持续优化

• 支持云边端协同部署，满足不同场景的性能要求
• 建立智能体自我评估和持续学习机制，实现系统性能的迭代优化