智能体与自动化

人工智能智能体

我们构建的智能体能够读写您业务赖以运转的系统,包括ERP、CRM、工单、文档库与内部接口,端到端完成多步骤任务。每一次操作都在您的权限模型内运行,每一个有实际后果的步骤都可以要求人工批准。

业务问题

业务上的难题

只会产出文本的助手是把工作挪了个地方,而不是把它消除:仍然要有人把答案抄进真正算数的那个系统里。真正花钱的流程都是多步骤、跨系统的,比如对账发票、分派工单、判定线索资质、结账关期。过去把它们自动化,意味着脆弱的规则引擎,一旦表单、供应商或例外情况有变就会崩。智能体能吸收这种波动,但前提是真的给它系统访问权限,而真正的系统访问权限恰恰使它从一个演示变成一个安全与治理问题。

我们做什么

我们做什么

我们从流程出发,而不是从模型出发。我们梳理今天这项工作是怎么做的、在哪里分叉、什么才算正确结果,然后构建一个智能体,其工具集恰好限定在这些系统之内。授权由您自己的身份提供方代表智能体执行,有实际后果的操作要经人工审批关卡,每一次运行都会记录并评测,因此准确率是可测量的,而不是想当然的。

人工智能智能体

能力

  • 定制智能体

    为单一流程构建,工具集限定在该流程涉及的系统之内。

  • 多智能体系统

    由编排器协调的专职智能体,交接与停止条件都写明。

  • 会使用工具的智能体

    在您的接口之上提供带类型的工具接口,每次调用与每个参数都做校验。

  • 人工智能副驾

    把辅助嵌入团队已经在用的工具里,而不是再多一个要盯的窗口。

  • 工作流智能体

    长时间运行的流程,具备持久状态、重试与故障后恢复。

  • 人在回路审批

    可配置的关卡,使有实际后果的操作等待具名人员放行。

常见应用场景

常见应用场景

  • 跨ERP与供应商门户完成发票对账,例外情况上报财务处理。
  • 支持工单分派:读取历史、完成分类、起草回复并转到正确队列。
  • 销售通话前的线索调研与CRM信息补全,每一条论断都注明出处。
  • 关期核查:从多个系统收集凭据,只标出需要人来判断的部分。

我们如何交付

我们如何交付

  1. 流程摸底

    梳理当前路径、它的分支、它的例外,以及它对“正确”的定义。

  2. 受限原型

    单一流程,先只读,在写入任何内容之前用标注数据集做过测量。

  3. 防护栏与审批

    在获得生产访问权限之前,先做好权限、速率限制、审批关卡与审计日志。

  4. 投产与运营

    分阶段上线,配合持续评测、成本监控与可回退路径。

技术

技术

  • OpenAI
  • Anthropic
  • Google Vertex AI
  • Azure OpenAI
  • AWS Bedrock
  • Model Context Protocol
  • LangGraph
  • Temporal
  • PostgreSQL
  • OpenTelemetry

安全与治理

安全与治理

拥有系统访问权限的智能体是一种特权身份,也按特权身份对待。它通过您的身份提供方进行认证,持有最小权限范围,并且不能超出它所代表用户的权限。工具调用会被校验并限速,不可信内容被当作数据而非指令处理以限制提示注入,有实际后果的操作需要人工批准。每一次运行都会记录输入、工具调用与输出,这正是系统在ISO/IEC 42001与欧盟《人工智能法案》下可审计的基础。

合作模式

合作模式

人工智能项目

我们对既定人工智能方案的设计与交付承担责任。

前置部署人工智能团队

一支跨职能人工智能团队在您的组织内部工作,持续发现并交付机会。

专属人工智能团队

围绕您的技术栈与交付模式建立的长期专属工程力量。

托管式人工智能

我们运营、监控并持续改进生产环境中的人工智能系统。

为什么选择 TeamExtension.ai

为什么选择TeamExtension.ai

智能体本质上是戴着人工智能帽子的集成与运维问题。难的部分是权限、状态、故障处理、评测与成本,而这些都是普通的工程学科,我们在企业系统上实践多年。我们可以在数周内做出原型,随后继续运营我们建成的东西,因为长期工程团队同样由我们提供。

部分客户

常见问题

常见问题

智能体和聊天机器人有什么不同?
聊天机器人返回文本。智能体会在您的系统中采取行动,读取记录、调用接口、写入更新,并能把若干步骤串起来完成一项任务。正因为有这种能力,智能体需要授权模型与审计轨迹,而聊天机器人不需要。
你们如何阻止智能体做出有害的事?
靠最小权限范围、受限工具集、每次工具调用的校验、速率限制,以及在有实际后果的操作上设置人工审批关卡。智能体不能超出其所代表身份的权限,因此影响范围由设计限定,而不是靠模型表现良好。
你们如何衡量智能体是否足够准确?
在动手写智能体之前,我们先用您的真实案例构建一个标注评测集,之后每次改动都对照它打分。这个集合会成为回归测试套件,使模型升级或提示词改动无法悄悄让行为退化。
智能体能运行在我们自己的基础设施上吗?
可以。我们部署到您的云租户或本地环境,在数据驻留或隔离有要求时,也可以使用自托管的开源模型。供应商可迁移性在设计之初就考虑在内,因此托管方式是一项部署决策,而不是一次重写。
第一个项目通常是什么样子?
单一流程,界定为四到八周的受限原型,先只读,并用您自己的案例做测量。如果数据站得住,我们再扩展到带审批关卡的写入权限,并推向生产。
智能体可以连接哪些系统?
任何有接口或数据库的系统,包括ERP、CRM、ITSM、文档库与内部服务。在没有接口的地方,我们会构建集成层,而不是去驱动用户界面,因为界面自动化既脆弱又难以审计。

探讨您的 AI 计划

在您的系统内部完成多步骤工作的软件,受您的访问控制与审批规则约束。