當前,大模型正從能力驗證階段走向產(chǎn)業(yè)落地階段。隨著生成式AI應(yīng)用不斷深入,企業(yè)關(guān)注的重點已從模型能力本身,逐步轉(zhuǎn)向如何將AI穩(wěn)定融入業(yè)務(wù)流程、組織協(xié)同與生產(chǎn)運營體系。

然而,在實際落地過程中,企業(yè)普遍面臨智能體能力碎片化、業(yè)務(wù)知識難沉淀、工具系統(tǒng)難集成、運行過程難治理、應(yīng)用效果難評估等挑戰(zhàn)。如何構(gòu)建可落地、可運營、可持續(xù)優(yōu)化的智能體體系,正在成為企業(yè)推進AI規(guī)模化應(yīng)用的關(guān)鍵課題。

在此背景下,博彥科技依托三十余年行業(yè)數(shù)字化服務(wù)經(jīng)驗與AI工程實踐,正式推出“博問AI智能體平臺”。該平臺面向企業(yè)數(shù)智化升級與智能化運營需求,以“智能體即服務(wù)”“企業(yè)級 AI 智能體平臺”“智能決策輔助”為核心定位,融合大模型、知識工程、上下文工程、工作流編排、多智能體協(xié)同與 Harness Engineering 工程化治理體系,構(gòu)建覆蓋智能體設(shè)計、開發(fā)、調(diào)試、發(fā)布、運行、觀測、評估與持續(xù)優(yōu)化的全鏈路能力底座,助力企業(yè)將 AI 能力從單點體驗推向業(yè)務(wù)流程、組織協(xié)同與生產(chǎn)運營場景。

不同于傳統(tǒng)問答式 AI 工具,博問 AI 智能體平臺更強調(diào)“平臺化建設(shè)、工程化落地、體系化運營”。平臺不僅支持企業(yè)快速構(gòu)建各類崗位助手、業(yè)務(wù)助手和流程助手,也能夠?qū)⑵髽I(yè)已有的知識庫、業(yè)務(wù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)接口、工具服務(wù)、模型能力與管理規(guī)則統(tǒng)一接入,形成面向真實業(yè)務(wù)過程的智能應(yīng)用體系。通過這一平臺,AI 不再只是一個獨立的交互入口,而是能夠進入業(yè)務(wù)流程、理解任務(wù)目標、調(diào)用企業(yè)工具、協(xié)同多個角色并持續(xù)積累經(jīng)驗的數(shù)字化生產(chǎn)力單元。

從“智能體工具”到“智能體工程”,打造企業(yè) AI 落地新范式

隨著大模型應(yīng)用逐步深入,企業(yè)對 AI 的關(guān)注正在從“能不能回答問題”轉(zhuǎn)向“能不能穩(wěn)定完成任務(wù)”。在真實業(yè)務(wù)場景中,一個可用的智能體,不僅需要具備自然語言理解和內(nèi)容生成能力,更需要能夠準確讀取企業(yè)知識、調(diào)用業(yè)務(wù)系統(tǒng)接口、遵循組織規(guī)則、記錄執(zhí)行過程、接受質(zhì)量評估,并在長期運行中持續(xù)優(yōu)化。

基于這一判斷,博彥科技在智能體平臺中進一步引入 Harness Engineering 理念,將其作為平臺工程化能力的重要組成部分。Harness Engineering 并不是一個孤立的技術(shù)模塊,而是一套圍繞智能體生產(chǎn)、運行和治理的工程框架,強調(diào)對 Agent、Skill、Workflow、Prompt、Instruction、Tool、Memory、Artifact、Quality Gate 等核心對象進行統(tǒng)一管理,使智能體建設(shè)從“臨時配置”走向“標準化生產(chǎn)”,從“單次交付”走向“持續(xù)運營”。

在這一體系下,企業(yè)可以將經(jīng)過驗證的提示詞模板、業(yè)務(wù)技能、工具調(diào)用規(guī)則、工作流編排方案、知識注入方式、上下文管理策略和質(zhì)量評估標準沉淀為可復(fù)用資產(chǎn),形成面向不同業(yè)務(wù)條線、不同崗位角色和不同場景類型的智能體能力庫。平臺由此不只是幫助企業(yè)“做出一個智能體”,而是幫助企業(yè)建立一套可持續(xù)復(fù)制、可審計、可演進的智能體生產(chǎn)體系。

融合模型、知識、工具、記憶與流程,形成企業(yè)級智能體能力底座

博彥科技打造的博問 AI 智能體平臺采用分層架構(gòu)設(shè)計,底層匯聚大語言模型、OCR 模型、Embedding 模型、Rerank 模型、NLP 模型、語音合成模型等多類 AI 能力,可根據(jù)不同業(yè)務(wù)任務(wù)靈活組合,為文本理解、知識檢索、文檔識別、語音生成、內(nèi)容分析和智能決策等任務(wù)提供基礎(chǔ)支撐。

在平臺能力層,系統(tǒng)圍繞 RAG、API Hub、Context Engineer、Workflow、工具管理、日志管理、模型管理、智能體管理、上下文管理和后臺管理等模塊構(gòu)建統(tǒng)一底座。企業(yè)可以通過平臺將知識庫、業(yè)務(wù)接口、辦公系統(tǒng)、風(fēng)控系統(tǒng)、交易結(jié)算系統(tǒng)、客服系統(tǒng)、移動業(yè)務(wù)系統(tǒng)、企業(yè)微信工作臺等既有系統(tǒng)接入智能體運行環(huán)境,實現(xiàn) AI 能力與業(yè)務(wù)流程的深度融合。

在應(yīng)用層,平臺可支持智能辦公、智能業(yè)務(wù)、智能客服、智能取數(shù)、智能審核、智能研究、智能運營維護等多類場景,幫助企業(yè)圍繞不同崗位和流程構(gòu)建專屬智能助手。業(yè)務(wù)人員或技術(shù)人員可通過可視化方式進行應(yīng)用創(chuàng)建、流程編排、連線配置、預(yù)覽調(diào)試與應(yīng)用發(fā)布,在較短時間內(nèi)完成智能體應(yīng)用的初步搭建與驗證,顯著降低企業(yè) AI 應(yīng)用建設(shè)門檻。

上下文工程與 Harness Engineering 深度協(xié)同,提升智能體可靠性

企業(yè)級智能體能否真正進入生產(chǎn)場景,關(guān)鍵在于能否穩(wěn)定理解任務(wù)、保持上下文一致、準確調(diào)用知識與工具,并在執(zhí)行過程中降低不確定性。為此,博問智能體平臺將上下文工程作為核心能力之一,圍繞提示詞工程、知識工程、記憶工程和檢索增強能力形成系統(tǒng)化設(shè)計。

在提示詞工程方面,平臺支持系統(tǒng)提示詞與用戶提示詞的定制配置,并可借助大模型能力輔助優(yōu)化提示詞,幫助業(yè)務(wù)人員降低上手門檻,提升任務(wù)表達質(zhì)量與輸出穩(wěn)定性。

在知識工程方面,平臺支持知識圖譜、實體關(guān)系識別、語義切分、規(guī)則切分、自定義長度切分、切分重疊區(qū)設(shè)計、聯(lián)合檢索和圖譜輔助定位,提升企業(yè)知識在復(fù)雜業(yè)務(wù)問答、審核判斷和決策輔助中的召回質(zhì)量與使用準確度。

在記憶工程方面,平臺建立短期記憶、中期記憶和長期記憶的分層機制。短期記憶服務(wù)當前對話和任務(wù)過程,中期記憶用于在上下文接近閾值時進行有目的的歸納與保真校驗,長期記憶則保存跨會話的高價值經(jīng)驗、用戶偏好、通用解決方案和常用業(yè)務(wù)材料,使智能體具備持續(xù)學(xué)習(xí)和經(jīng)驗復(fù)用能力。

這些能力與 Harness Engineering 形成了深度協(xié)同關(guān)系。上下文工程解決智能體“如何理解和保持任務(wù)連續(xù)性”的問題,Harness Engineering 則進一步解決“如何將這種能力標準化、資產(chǎn)化、可評估、可治理”的問題。通過二者結(jié)合,平臺能夠?qū)⑻崾驹~、知識片段、記憶策略、工具調(diào)用、執(zhí)行結(jié)果和質(zhì)量反饋納入統(tǒng)一工程閉環(huán),推動智能體從“能用”走向“可靠”,從“可靠”走向“可持續(xù)優(yōu)化”。

以質(zhì)量門禁和運行觀測為抓手,構(gòu)建智能體治理閉環(huán)

企業(yè)在規(guī)模化部署智能體時,面臨的不僅是技術(shù)建設(shè)問題,更是質(zhì)量、合規(guī)、安全和運營治理問題。博問 AI 智能體平臺通過內(nèi)容審查、日志管理、權(quán)限控制、流程調(diào)試、版本管理、模型管理和運行反饋等能力,為智能體的企業(yè)級應(yīng)用提供基礎(chǔ)保障。

在此基礎(chǔ)上,Harness Engineering 進一步強化平臺的治理能力。通過引入 Quality Gate 質(zhì)量門禁機制,企業(yè)可以圍繞模型輸出質(zhì)量、知識召回有效性、工具調(diào)用權(quán)限、工作流執(zhí)行穩(wěn)定性、上下文保真度、任務(wù)完成率和業(yè)務(wù)結(jié)果可追溯性建立評估標準。智能體不再只是“生成一個答案”或“執(zhí)行一個流程”,而是需要在預(yù)設(shè)規(guī)則下接受過程檢查、結(jié)果驗證和持續(xù)優(yōu)化。

同時,博問 AI 智能體平臺可通過日志分析、上下文追蹤、版本對比和運行記錄沉淀,為企業(yè)提供智能體運行過程中的可觀測能力。企業(yè)能夠清晰了解智能體在何種場景下表現(xiàn)穩(wěn)定,在哪些任務(wù)中需要優(yōu)化,哪些提示詞、技能、知識源或工具調(diào)用規(guī)則需要調(diào)整。由此,智能體運營從經(jīng)驗判斷轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動,智能體能力建設(shè)也從一次性項目交付轉(zhuǎn)向長期工程運營。

面向真實業(yè)務(wù)場景,推動 AI 從輔助響應(yīng)走向流程執(zhí)行

基于長期服務(wù)金融、能源、化工、互聯(lián)網(wǎng)、高科技、農(nóng)業(yè)等行業(yè)客戶積累,博問AI智能體平臺已圍繞智能辦公、業(yè)務(wù)運營、客戶服務(wù)、數(shù)據(jù)分析、風(fēng)險審核等典型場景形成成熟應(yīng)用設(shè)計。

在報銷審核場景中,平臺可結(jié)合復(fù)雜工作流編排、知識庫檢索、規(guī)則判斷和文檔識別能力,構(gòu)建自動審核代理,實現(xiàn)從文件上傳、內(nèi)容識別、規(guī)則匹配到問題提示的自動化處理,提升審核效率與一致性。

在智能取數(shù)場景中,平臺可通過大模型理解業(yè)務(wù)人員的自然語言需求,并精準調(diào)用對應(yīng)的數(shù)據(jù)查詢接口,將復(fù)雜業(yè)務(wù)語義轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的數(shù)據(jù)請求,幫助管理人員更便捷地獲取經(jīng)營數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)指標和分析結(jié)果。

在內(nèi)容生成和服務(wù)觸達場景中,平臺可結(jié)合語音合成、文本生成和流程編排能力,將企業(yè)文本內(nèi)容轉(zhuǎn)換為音頻、播客、語音消息或其他形式的傳播內(nèi)容,拓展智能體在營銷、培訓(xùn)、客服和運營中的應(yīng)用邊界。

更重要的是,借助 Harness Engineering 的資產(chǎn)沉淀機制,這些場景不再只是孤立案例,而可以逐步沉淀為企業(yè)內(nèi)部可復(fù)用的場景模板、技能組件和流程范式。企業(yè)在完成一個場景驗證后,可以將其中成熟的 Prompt、Skill、Workflow、Tool、Knowledge Rule 和 Quality Gate 抽象出來,用于更多相似業(yè)務(wù)場景,實現(xiàn)從“單點成功”到“批量復(fù)制”的能力躍遷。

讓每個崗位擁有“懂業(yè)務(wù)、會執(zhí)行、可成長”的智能助手

面向企業(yè)未來的智能化組織建設(shè),博問AI 智能體平臺的目標不僅是打造一個統(tǒng)一入口,更是讓 AI 進入不同崗位、不同流程和不同業(yè)務(wù)單元,成為可協(xié)同、可運營、可成長的數(shù)字化工作伙伴。

平臺可支持問答助手、文檔助手、流程助手、取數(shù)助手、客服助手、銷售助手、審核助手、運營維護助手、研究助手等多類智能體形態(tài)。不同崗位可以根據(jù)自身業(yè)務(wù)特點,配置專屬知識、工具和流程;不同部門可以圍繞業(yè)務(wù)鏈路,形成跨角色的多智能體協(xié)同;企業(yè)管理者則可以通過統(tǒng)一平臺實現(xiàn)對智能體能力、運行狀態(tài)、質(zhì)量表現(xiàn)和優(yōu)化方向的整體管理。

隨著大模型能力持續(xù)提升,企業(yè)真正需要的已不再只是“會說話的 AI”,而是能夠安全接入企業(yè)知識、準確調(diào)用業(yè)務(wù)工具、遵循組織規(guī)則、沉淀業(yè)務(wù)經(jīng)驗并持續(xù)改進的智能體平臺。博彥科技此次推出的博問AI 智能體平臺,正是圍繞這一方向進行的系統(tǒng)化探索。

未來,博彥科技將繼續(xù)以企業(yè)真實業(yè)務(wù)場景為牽引,持續(xù)完善智能體平臺能力,深化上下文工程、多智能體協(xié)同、工作流編排、知識增強和 Harness Engineering 工程治理體系建設(shè),幫助企業(yè)構(gòu)建可落地、可復(fù)用、可治理、可持續(xù)進化的智能體生產(chǎn)體系,推動 AI 從技術(shù)工具走向業(yè)務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施,從局部提效走向組織級智能化升級。

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