Technology / 技术能力
工程能力，决定 AI 能不能真正用起来
模型只是系统的一部分。我们更关注检索质量、调用可靠性、权限边界、异常处理与长期可维护性——这些才决定一套系统能否进入日常业务。
Architecture
典型系统分层
一个可落地的企业 AI 系统，通常由五层构成。我们按层设计、按层交付，每层都可以独立替换与扩展。
01交互入口
- Web 管理后台
- 企业内部助手
- 企业微信 / 飞书
- 开放 API
02应用与编排
- 业务应用
- Agent 编排
- 工作流引擎
- 权限与审计
03模型与知识
- 大语言模型
- 向量与检索
- 提示词与策略
- 评测与反馈
04数据与集成
- 文档与知识源
- 业务系统接口
- 数据同步
- 日志与追踪
05部署与运维
- 公有云环境
- 私有化内网
- 容器化交付
- 监控与告警
Capabilities
八项技术能力
下面这些不是名词清单，而是我们在实际项目中承担的工作内容。
大语言模型应用
- 模型选型与效果对比
- 提示词工程与结构化输出
- 上下文与调用成本控制
AI Agent 架构
- 任务规划与步骤拆解
- 工具调用与参数校验
- 失败回退与人工接管
多智能体协作
- 角色分工与消息协议
- 共享上下文与状态管理
- 过程追踪与结果复核
RAG 检索增强生成
- 文档解析与切分策略
- 向量与关键词混合检索
- 重排与引用溯源
API 与系统集成
- REST / Webhook 对接
- 数据映射与格式转换
- 异步任务、重试与幂等
自动化工作流
- 流程建模与规则引擎
- 定时与事件触发
- 监控告警与人工干预
云端与私有化部署
- 容器化交付
- 内网与离线安装
- 权限、审计与监控
软件工程与系统开发
- 前端、后端与数据库设计
- 测试、日志与可观测性
- 持续集成与版本管理
Principles
我们的技术选择原则
技术方案的价值不在于用了多少新东西，而在于三年后它是否还能稳定运行、是否有人能接手维护。
- 01
不绑定单一模型厂商
模型层可替换，按效果、成本与部署条件选择，避免被单一供应商锁定。
- 02
优先成熟稳定的技术栈
新技术的引入以可维护为前提，不为了追新而增加系统风险。
- 03
可维护性优先于复杂度
结构清晰、文档完整、配置可调，客户团队能够接手与长期维护。
- 04
数据与权限是设计前提
权限边界、数据流向与审计日志在设计阶段就确定，而不是事后补。
想了解技术方案的细节？
我们可以针对你的系统环境，说明数据流、部署方式、权限设计与验收方式。