流程跨越多个系统
一个任务需要人员在多个平台间查询、判断、录入和确认，自动化边界复杂。
跨行业解决方案 · AI Agent 与业务流程自动化
让 AI 不止回答，
还能参与任务执行
融合 AI、业务规则、工作流、系统工具和人工复核，将跨系统、跨角色的重复任务转化为可编排、可监测、可干预的执行流程。
Scenario Architecture跨行业解决方案
管理对象业务任务规则与知识系统与工具
方案中枢Agent 流程任务理解工具调用人工确认
业务结果自动执行过程可控结果可追踪
典型业务挑战
重复任务可以自动化，
却很难仅靠一个模型完成。
适用于存在大量跨系统查询、内容处理、规则判断、信息录入和协同任务，希望稳妥引入 Agent 的企业。
规则与例外并存
标准流程可以固化，但实际业务包含大量条件、例外和人工判断节点。
运行结果难以控制
缺少权限、工具边界、人工确认、运行日志和失败处理时，Agent 难以投产。
方案组成
从业务对象到底层数据，
构建完整运行链路。
实际项目根据现有系统、数据条件和建设边界进行组合，不要求一次替换客户已有平台。
任务入口层
接收用户请求、系统事件、定时任务或业务流程触发。
理解与编排层
完成任务拆解、上下文获取、规则判断和执行路径选择。
工具与协同层
调用 API、业务系统、知识库和自动化工具，并设置人工确认节点。
运行治理层
管理权限、评测、日志、异常、成本、版本和持续优化。
关键能力
围绕核心业务链路，
形成可组合的方案能力。
功能、数据、接口和流程均围绕目标场景设计，并可与客户现有技术环境衔接。
任务理解与拆解
识别任务目标、所需信息、执行步骤和风险条件。
工具与系统调用
通过受控接口查询数据、处理内容并执行系统操作。
人工确认节点
在重要判断、敏感操作和异常场景中引入人工复核。
运行监测与优化
跟踪成功率、质量、成本、失败原因和用户反馈。
形成的管理结果
不止交付系统，
更要改善实际运行方式。
结果指标根据客户业务目标进一步定义，页面仅展示方案通常希望形成的管理变化。
减少重复操作
将查询、整理、录入和流转等高频任务交给自动流程处理。
保持过程可控
工具权限、规则边界和人工确认能够按业务风险配置。
打通跨系统任务
Agent 作为执行协调层连接知识、数据和既有业务系统。
形成持续优化闭环
基于运行记录与结果评测不断优化流程和模型配置。