AI 开发团队

一、高级功能

1. 多智能体编排与复杂流程自动化
不止单个问答机器人，而是编排多个智能体分工协作（如一个读招标文件、一个查知识库、一个做合规比对、一个生成报告），处理跨系统、多步骤、需判断的业务流程。解决的是"单点AI工具无法覆盖端到端流程"的问题。

2. RAG与知识工程深度建设
包括文档解析（表格、扫描件、图纸）、切分策略、混合检索、重排序、知识图谱构建、权限隔离检索。解决的是"大模型不懂企业私有知识、回答不准、引用不可追溯"的问题。

3. 模型微调与评测体系
构建领域评测集、做SFT/偏好对齐、A/B评测、效果监控与漂移告警。解决的是"通用模型在专业场景表现不稳定、无法量化好坏、上线后效果退化无人察觉"的问题。

4. 系统集成与人机协作流程设计
把AI嵌入ERP/MES/OA等系统的实际工作流，设计"AI建议—人确认—留痕审计"的协作机制、权限体系和回滚机制。解决的是"AI输出无法进入生产流程、责任不清、出错无法追责"的问题。

5. 数据治理与主数据统一
建立数据标准、清洗管道、质量监控，统一跨系统口径。解决的是"脏数据导致AI放大错误、多系统数据打架"的根本问题——这是多数AI项目失败的真正原因。

6. 安全合规与私有化部署
数据脱敏、访问控制、输出审核、模型本地化部署、合规审计。解决的是"敏感数据不能出内网、AI输出涉密或违规、监管要求留痕"的问题。

7. 成本与性能工程
模型路由（简单任务用小模型）、缓存、量化、推理优化、Token成本监控。解决的是"AI用得起但用不起量、响应慢、成本不可控"的问题。

8. AIOps与持续运营
效果监控、badcase归集、提示词版本管理、灰度发布、反馈闭环。解决的是"AI应用上线即巅峰、后续无人维护优化"的问题。

二、对应解决的核心问题

问题类型 具体表现 高级功能对应
知识不通 大模型不懂企业私有文档、回答编造 RAG与知识工程
流程断点 单点工具覆盖不了跨系统多步骤流程 多智能体编排
效果不稳 专业场景表现波动、无法量化 微调与评测体系
落地不了 AI输出进不了生产流程、责任不清 集成与人机协作设计
数据太脏 多系统口径不一、错误被放大 数据治理与主数据统一
不敢用 数据敏感、合规审计要求 安全合规与私有化
用不起 成本高、响应慢 成本与性能工程
上线即死 无监控、无迭代、效果退化 AIOps与持续运营
三、与基础功能的区别

基础功能解决"能不能做一个AI应用"（调API、做问答、生成文本）；高级功能解决"能不能稳定、安全、可追责、可规模化地跑在生产环境并持续产生价值"。前者是Demo能力，后者是工程化与运营能力。