L1
智能体平台入门
概念验证和轻量应用 · 全员、轻量场景
A1-1
智能体技术栈总览
理解 LLM、RAG、Function Call、MCP、向量数据库和 Agent 框架。
A1-2
主流平台对比
比较 Coze、Dify、百炼、千帆和 Copilot Studio 等平台。
A1-3
零代码智能体搭建
搭建问答型、表单型、通知型和轻量流程型智能体。
A1-4
发布与接入
完成 Web 嵌入、API、飞书、钉钉、企微和公众号接入预留。
Agent Deployment Flow从知识库到业务系统的可控落地
01场景梳理
02知识库治理
03RAG检索
04工具/API接入
05Agent编排
06私有化部署
资料库Docs
权限边界ACL
Agent Orchestrator检索 · 调用 · 执行 · 反馈
业务系统API
Private Deploy
日志监控人工审核持续迭代
知识库与 RAG 智能体控制台
用于 AI智能体业务详情页，展示知识库治理、检索增强和系统接入能力。
从 PoC 开始
选择高频、边界清晰、资料可获得的场景先做原型，降低一次性大项目风险。
知识库可治理
关注文档解析、分块、检索、重排序、引用溯源和更新机制，而不是只上传资料。
接入真实系统
按安全边界预留 Web、企微、飞书、钉钉、数据库、工单、CRM 或内部 API 接入。
服务内容模块
L2
行业智能体定制
核心交付层 · 学校、企业
A2-1
教育智能体场景包
AI 助教、批改、答疑、督学、教务咨询和招生客服。
A2-2
企业智能体场景包
智能客服、内部知识库、销售辅助、售后辅助和流程自动化。
A2-3
RAG 知识库深度定制
文档解析、OCR、分块策略、混合检索、重排序和领域词库。
A2-4
多 Agent 协作编排
完成任务拆解、子 Agent 分工、审核和结果合成。
A2-5
MCP 工具链接入
接入数据库、邮件、日历、CRM、ERP、工单系统和外部 API。
L3
私有化与边缘部署
数据安全、离线和本地化 · 学校、企业、机构
A3-1
私有化部署方案
评估 Dify、开源 Agent 框架、国产模型和信创环境适配。
A3-2
端侧模型部署
使用 Ollama、llama.cpp、GGUF 量化模型和本地推理优化。
A3-3
AI 边缘盒子
为教室、会议室、展厅提供预装知识库和智能体的本地设备。
A3-4
设备管理与 OTA
支持远程状态、模型更新、日志、监控和批量维护。
L4
具身智能与硬件拓展
面向物理空间的 AI 交互 · 实训、展厅、自动化场景
A4-1
具身智能技术路线
梳理 VLM、任务规划、机器人控制和传感器融合。
A4-2
教育机器人平台
支持 AI 实训、课堂互动和竞赛训练场景。
A4-3
企业自动化场景
探索巡检、盘点、视觉质检和导览能力。
交付流程
从需求到部署的清晰路径
交付过程按阶段拆分，便于客户确认边界、素材、验收方式和后续迭代。
01
场景 PoC 评估
选择高频、边界清晰、风险可控的问答、知识库或流程自动化场景。
02
数据与知识库整理
整理文档、FAQ、业务规则、权限边界和可追溯来源。
03
智能体编排
设计 RAG、工具调用、工作流、多 Agent 协作和人工审核节点。
04
部署与接入
接入 Web、企微、飞书、钉钉、API 或内部系统，并配置日志和反馈机制。
交付物
把成果落成可复用资产
交付物会在方案阶段确认数量、格式和验收标准，便于客户验收和后续复用。
- 智能体需求诊断报告
- 知识库整理和数据处理方案
- 智能体原型 PoC
- RAG 知识库系统
- 多 Agent 工作流
- Web/企微/飞书/钉钉接入
- 私有化部署环境
- 边缘智能硬件方案
- 运维、日志和迭代说明
FAQ
从第一步开始
首次合作一般从哪里开始？
建议先从一个边界清晰、资料相对完整、能够快速验证价值的场景开始，例如一场教师培训、一组视频样片或一个知识库问答 PoC。
是否可以只做咨询或方案设计？
可以。首版合作可以只做场景诊断、方案设计和实施路线，也可以继续进入培训、视频制作、智能体部署或私有化落地。
项目周期如何估算？
周期取决于服务范围、资料准备程度、交付物数量和审批流程。沟通后会先拆成可执行阶段，再给出每阶段排期。
如何保证内容和数据安全？
会在方案阶段确认资料范围、权限边界、脱敏要求和部署方式。涉及内部资料或业务系统时，优先采用可控接入、日志记录和人工审核机制。
没有完整资料也可以开始吗？
可以开始诊断，但正式交付前需要补齐必要资料。我们会协助梳理资料清单、内容结构和优先级。
智能体一定要私有化部署吗？
不一定。轻量验证可以先用平台型工具或低代码方案；涉及内部资料、权限控制、离线场景或长期运维时，再评估私有化或边缘部署。
企业或学校已有系统能接入吗？
可以评估接入。常见入口包括 Web、企微、飞书、钉钉、API、数据库、CRM、工单系统和校内系统，具体取决于接口权限和安全要求。
如何避免智能体回答不准确？
会通过知识库来源追溯、检索策略、人工审核、日志反馈和持续迭代控制风险。关键业务场景不建议让智能体直接替代人工决策。