- 基于可配置工作流，构建支持多轮对话、任务规划与自动化决策的智能代理（Agent）系统，适用于多类业务需求，具备较强的灵活性与可扩展性
- 工作流驱动问题求解：支持多步骤任务执行、动态任务调度与异常处理机制，适用于数据处理、流程自动化、智能客服等典型应用场景
- 原生支持MCP协议：实现与MCP服务的无缝协作，保持上下文一致性，提升模块间协同效率与任务执行连贯性
- 工具链与业务系统集成：支持与现有CRM、ERP、搜索服务等系统对接，实现AI任务与企业工具链的融合
- 自研上下文记忆与用户建模模块：支持用户长期行为分析与偏好建模，持续优化交互体验与个性化能力
- 面向多场景的Agent快速部署：通过调整工作流配置即可满足不同业务场景需求，无需重复开发
- 统一Agent框架：同一Agent系统可通过不同配置支持多个业务部门的差异化需求，提升复用性与开发效率
业务功能介绍
创建Agent应用，就像搭积木一样容易 - 灵活组合各种功能模块，构建强大的智能应用
Agent 应用工作流
RAG（检索增强生成）
- 定制高效的检索增强生成（RAG）系统，结合外部知识库与生成式AI，提升问答系统、文档摘要、自动化报告等任务的准确性和可靠性
- 多源知识融合：支持数据库、API、私有知识库等多种数据源接入
- 智能检索优化：结合向量数据库、语义索引，提高检索效率
- 实时知识更新：支持增量学习和动态知识同步，确保信息时效性
- 高效数据分片，保证文本，表格，图片数据的完整性
模型预训练
- 根据客户领域的数据，从零开始训练大规模语言模型，使模型能够深入理解和表达特定领域的知识
注：模型预训练需要提供充足的算力资源（如GPU集群或云计算资源），以支持大规模数据的高效训练
模型微调
- 在预训练模型的基础上，针对客户的具体任务（如文本分类、情感分析、实体识别等）进行定制化调整，提升模型在特定场景下的性能
注：模型微调需要提供算力资源（如GPU或云计算资源），以确保训练的效率和效果
强化学习
- 通过强化学习技术，优化模型在动态环境中的决策能力，可以用于游戏AI、推理能力，推荐系统、特定行业，机器人控制等等应用场景
注：强化训练需要较高的计算资源，需提供充足的GPU集群或云计算资源，以支持复杂的训练过程
增量预训练
- 在现有模型基础上进行增量训练，逐步优化模型性能，适用于需要持续更新和迭代的任务，如推荐系统、搜索引擎等等
注：增量预训练需要提供一定的算力资源（如GPU集群或云计算资源）以支持训练过程中的高效数据处理
模型蒸馏
- 模型蒸馏是从大模型(教师模型)向小模型(学生模型)转移知识的过程，而利用大模型生成的数据对小模型进行强化训练是其中一种有效策略
- 提升小模型能力，使其在保持较高性能的同时降低计算资源需求
注：模型蒸馏需要提供一定的算力资源（如GPU集群或云计算资源），以支持训练过程中的高效数据处理
