01
多 Agent 协作与层级派发
主 Agent 负责规划与分派，子 Agent 各自承担专业方向，结果逐级回收。
- 主从分工与任务派发
- 子 Agent 独立人格与专属经验
- 异常自动上报与升级处置
PAIN POINTS
如果这些场景你并不陌生
这些问题，本质上是「缺少一个能稳定跑长任务的执行中枢」。
01
大模型只会聊天，不会办事
问答能给你建议，但打开系统、填单据、跑流程这些动作，最后还得人来点。
02
长任务跑到一半就断
上下文越界、状态丢失、重跑一遍成本极高，稍微复杂点的任务就不敢交给 AI。
03
经验留在某个人的提示词里
同一个场景换个同事就得重来，效果不可控、能力不可复制。
CAPABILITY
六项核心能力，撑起一个能干活的大脑
每一项能力都对应真实可交付的工程实现。
02
工具自主调用
Agent 自己发现需要什么工具、按需加载并调用，调用过程成对留痕可复现。
- 工具发现与懒加载机制
- 执行、文件、检索、微服务等多门类
- 调用与结果双向留痕
03
长期记忆体系
跨会话保持一致：主记忆存最持久的认知，日常记忆按天沉淀，按重要度分级注入。
- 主记忆 / 日常记忆分级
- 自动检索与上下文注入
- 关键结论主动提炼
04
长任务上下文治理
上下文压力可视化，按压力自动剪枝与压缩，检查点落库，任务中断可续跑。
- 压力触发式压缩
- 分级剪枝与头部保护
- 检查点续跑，不从头再来
05
技能与知识沉淀
把跑通的流程固化成技能，把文档与知识做成可检索的知识库，新任务直接复用。
- 技能库与版本管理
- 文档库 + 向量检索
- 知识按需注入，不塞满上下文
06
多模型接入与会话管理
模型可切换、可分流；会话、记忆、工具调用各自独立服务，互不阻塞。
- 多模型接入与路由
- 会话隔离与权限控制
- 开放 API 与密钥管理
HOW IT WORKS
它是怎么工作的
从任务下达到结果交付的完整链路。
1
接收任务
人给出目标，而不是一步步指令。平台接住任务并记录上下文。
2
规划与拆解
Agent 判断需要哪些能力、是否要派给子 Agent，形成可执行的任务结构。
3
工具执行
按需调用工具完成实际动作：查数据、跑脚本、生成文件、操作业务系统。
4
校验与纠偏
对结果做核对，不达标就重跑或换路径，而不是把半成品直接交出去。
5
交付与留痕
结果交付、过程留痕、经验沉淀成技能，下次同类任务更快更稳。
SCENARIOS
典型应用场景
平台能力落到具体业务上，通常是下面这几种形态。
企业知识与流程助手
内部制度、产品资料、历史工单知识统一问答，并可直接代理执行部分系统操作。
数据与报表自动化
按周期自动采集、清洗、汇总并产出报表，替代人工搬运数据。
客户运营协同
多账号协同运营、客户触达与跟进、线索自动归集与分级。
DELIVERY
交付与集成
以客户能掌控的方式交付：私有化、可审计、有接口。
私有化部署
部署在客户自己的服务器与内网，数据、模型、日志都不出网。
开放 API
能力以接口形式开放，可嵌入客户既有系统，不做数据孤岛。
源码级可控
核心组件自研，可按客户要求做安全审查与定制扩展。
按需组合
六条产品线可单独交付，也可整体组装成端到端链路。
RELATED
这套体系里的其他能力
产品可以单独交付，也可以组合成一条端到端的自动化链路。