Service
AI Agent 开发
面向企业流程、知识检索和数据查询场景建设可治理 AI Agent,让 AI 进入可审计业务流程。
业务结果
让 AI Agent 从概念验证进入真实业务流程,并具备权限、日志和持续优化能力。
典型问题
- AI 试点难落地
- 工具调用不可控
- 业务流程缺少智能辅助
- 结果缺少审计
解决方案
- Agent 需求建模
- 工具调用
- 权限控制
- 流程集成
- 效果评估
适用行业
Architecture
参考架构
把业务输入、核心能力、治理机制和使用入口拆成可验证的实施结构。
01
业务系统、文档、数据库和第三方平台作为数据与流程输入层。
02
Agent 需求建模、工具调用、权限控制 组成核心能力层。
03
权限、审计、监控、备份和安全策略作为企业级治理层。
04
通过门户、工作台、API 或自动化流程进入业务使用场景。
适用场景
- 需要解决“AI 试点难落地”的业务场景。
- 需要解决“工具调用不可控”的业务场景。
- 需要解决“业务流程缺少智能辅助”的业务场景。
- 需要解决“结果缺少审计”的业务场景。
- 制造、医药流通、金融 等行业的项目型数字化建设。
实施流程
- 1业务目标澄清与现状访谈
- 2系统、数据、权限和风险盘点
- 3目标架构与实施路线设计
- 4核心能力试点和可用性验证
- 5分阶段开发、集成和测试
- 6上线交付、运维交接和持续优化
常见问题
AI Agent 开发适合哪些企业？
AI Agent 开发适合已经存在业务系统、数据资产或流程治理需求,但需要提升效率、可控性和长期可维护性的企业。
项目通常如何启动？
通常先进行业务调研、系统盘点和风险评估,再按优先级拆分为试点、核心能力建设和持续运营阶段。
如何保证企业级可控性？
同富会将权限、日志、数据边界、备份恢复和交付文档纳入实施过程,避免只做一次性功能交付。
技术栈
把服务能力转化为可执行项目
如果你正在评估AI Agent 开发,我们可以先帮助你梳理业务目标、技术路径和实施优先级。