这套方案，究竟为您解决什么
不做功能堆砌，每一项能力都对应一个真实的业务问题。
懂业务的智能体
不止通用问答：注入企业术语、流程规则与业务数据，让答案符合您的行业语境与内部口径。
RAG 企业知识库
文档、表格、图纸、工单、历史邮件多源入库，切片、向量化、权限过滤一体化管理。
多智能体协同编排
把复杂任务拆给多个角色智能体，由主管智能体调度，形成可复用、可回滚的任务流水线。
与既有系统打通
通过 API、插件与企业微信/钉钉入口，让智能体能查数据、发流程、建工单、回写业务系统。
安全与信创
私有化部署、数据脱敏、越权访问拦截、操作全审计，满足等保與行业合规要求。
可观测与调优
会话质检、满意度打分、知识命中率与缺口分析，让智能体越用越准。
从困境到解法，一次说清
常见困境
- 买了一套对话机器人，员工试了两周就没人用了
- 知识散在文档、群聊、老员工脑子里，问 AI 一问三不知
- 模型效果看着不错，但没办法接进审批、工单、ERP 等真实流程
- 数据敏感，公有云不敢用，本地部署又听说“门槛很高”
- AI 到底创造了多少价值，没人能说清楚
艾比特的做法
- 智能体嵌入真实业务入口，成为员工每天必用的工具
- 企业知识统一入库、持续更新，答案带出处、可追溯
- 通过 API / 插件 / 工作流引擎连接既有系统，自动执行任务
- 全私有化部署，模型与数据都在企业内网，支持信创环境
- 会话量、解决率、节省工时全量埋点，效果可量化
一个项目的四章故事
从最初的那个难题，到最终被业务真正用起来。我们把它完整讲给您听。
老师傅要退休了，那身本事怎么留下？
华东一家精密制造企业，产线设备型号繁杂，故障排查高度依赖几位老师傅。新员工遇到报警不仅不敢下手，还要反复打电话打扰师傅；一旦夜班出问题，往往要停机等到第二天。企业负责人说了一句让项目组记了很久的话：“老师傅要退休了，那本事怎么留下？”
“我们不是缺一套软件，是缺一个能把经验留下来的办法。”—— 客户生产副总
先不追大模型，先把企业知识理清楚
艾比特团队没有急着上模型，而是花了三周做知识盘点：把 12 年积累的维修记录、设备手册、报警代码表、班组交接班记录梳理成结构化知识，并标注权限与适用范围。同时明确智能体的边界——只回答设备相关问答，涉及工艺参数调整的一律转人工，避免“看起来很聪明，实际很危险”。
让智能体住进车间每天都在用的入口
系统没有做成一个“新网站”，而是接入企业微信：员工扫设备二维码即可询问报警含义、处理步骤与所需备件，答案附带手册页码与历史相似案例。确认解决后自动生成维修工单并回写设备台账，形成“问答—处理—沉淀”的闭环。老师傅的处置过程被反向沉淀回知识库，越用越厚。
新员工敢下手了，老师傅的时间回来了
上线三个月后，70% 的常见故障由一线员工按智能体建议自行处理，平均停机时长下降 45%。老师傅从“天天接电话”变成“每周复盘知识库”，把精力放回工艺改进。项目二期已扩展到采购询价与售后问答两个智能体，并规划多智能体协同的订单评审流程。
“现在我们讨论的不再是 AI 能不能用，而是下一个智能体先做哪个。”—— 客户信息中心负责人
不同行业，同样的确定感
智能制造12 年维修经验，装进一个企业智能体
知识盘点 + 私有化部署 + 企业微信入口，让一线员工自主排障。
专业服务合同审查智能体：从 3 天到 4 小时
条款比对、风险提示与版本差异自动生成，法务只做最终确认。
政务事业单位信创环境下的政策问答智能体
国产化软硬件全栈适配，政策文件统一入库，窗口人员问答提速。
其他产品方向
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