大模型應用的下半場，是深入企業業務一線的 Agent 應用戰場。從初期的閒聊對話，到如今深入業務核心，企業對 AI 的訴求已經非常清晰：我們需要的不止是通用的效率工具，更是能夠理解業務邏輯、執行復雜指令、保障數據安全的生產力級智能體。
AIWorks 作為一款面向企業級場景的 AI 智能體應用開發平台，聚焦私有化部署與業務場景落地，提供安全可控、靈活擴展的 AI 應用構建能力。平台集成可視化開發、多模型支持、智能工作流編排等核心能力，幫助企業快速構建和交付 AI 應用，實現 AI 與業務流程的深度融合，加速智能化轉型。
一、七大核心能力，定義企業級 AI 基礎設施
1.模型與算力：多模型統一納管 + 私有化一體機 + 微調服務
企業做 Agent，第一步不是“選一個模型”，而是“把模型變成可管理的生產資源”。AIWorks 原生支持主流大模型統一接入與管理（如 DeepSeek、通義千問、OpenAI 等），並提供模型 API 管理、默認模型配置與自定義模型端點能力，讓模型接入不再是項目級的重複工作，而是平台級的標準能力。
更關鍵的是，AIWorks 把“高敏數據場景怎麼用大模型”也一起解決了：大模型一體機：軟硬一體、開箱即用，面向高敏數據與私有化部署場景，支持主流的如DeepSeek R1-671B 滿血版等配置，數據不出域、算力不外借，企業可以把它當成“可落地的模型基座”直接上生產。
模型微調服務：支持 LoRA、Adapter、Prefix/P-tuning、Prompt-tuning 等方式，針對企業專有知識與業務口徑做輕量化優化，把“能用”調到“好用”。
用户無需在“接模型、換模型、管模型、護模型”上反覆折騰，AIWorks 把這件事做成了可配置、可治理、可運營的底座能力。
2.智能體應用：WorkFlow 應用 + Agent 應用，兩條路都能跑通
AIWorks 不只支持“搭流程”，也支持“搭智能體”。你可以選擇兩種典型形態：
工作流應用（Workflow App）：適合確定性強、步驟清晰的業務流程（如工單流轉、審批核驗、對賬校驗、合規檢查）。核心是“穩定執行、可追蹤、可覆盤”。企業級 Agent 的分水嶺，不在“會不會説”，在“能不能按流程把事辦完”。
AIWorks 的工作流編排用拖拉拽方式把 LLM、知識庫、判斷、代碼、API、內置節點串成一條“可執行鏈路”，支持變量與上下文管理、條件判斷、並行執行、出錯重試、結構化輸出等常用生產能力，真正面向“業務流程自動化”。你可以把內部訂單、客户、財務等系統 API 註冊為工具節點，工作流裏一拖就能用：客服問答時直接查庫存、改狀態、拉賬單，問答即辦業務，無需跳轉系統。同時，AIWorks 還把“多模態處理”直接塞進工作流能力裏：OCR 圖文識別、複雜表格解析、多格式解析等節點可以按需插入，讓 Agent 不止能讀文本，還能讀圖、讀表、讀附件。
智能體應用（Agent App）：適合需要多輪對話、工具調用、動態決策的場景（如客服、售前顧問、經營分析助手、知識助理）。核心是“理解意圖、主動拆解任務、調用工具完成動作”。
平台內置對話頁面、角色設定、開場語、Prompt IDE、應用管理與可觀測等全套能力，讓你從“能跑通”一步到位到“能上線、能運營”。
3.應用監控與集成：可發佈、可管控、可追溯工作流應用
API 能力支持以接口形式安全、便捷地對外發布。通過新增的密鑰（Key）創建與管理機制確保了外部集成調用的安全性和權限可控性。同時，平台大幅增強了調用日誌的追蹤能力，可深度追溯工作流每輪會話數據流轉全過程，簡化了線上調用故障的排查和定位，提升了工作流平台的開放性、安全性。
4.知識庫：多格式接入 + 檢索增強（RAG）+ 召回可驗證
企業做 Agent，最怕“幻覺”。解決幻覺的關鍵不是喊口號，而是把企業知識變成可檢索、可更新、可驗證的資產。AIWorks 支持多格式知識庫導入（PDF、Markdown、數據庫等），自動解析與知識檢索，讓 AI 在海量文檔中找到精準答案，並結合業務語義做理解優化。
更貼近真實使用的是這些細節能力：文檔分塊級編輯：雙擊文本塊即可編輯，隨改隨存，無需重新上傳解析；支持拖拽重排、標籤腳註與跨文檔超鏈接，碎片知識能快速“連成網”。
檢索與召回配置：支持混合檢索、向量語義檢索、多路召回、RAPTOR 摘要、知識圖譜等，且提供召回測試能力，先把“找得到”驗證清楚，再談“答得好”。
流水線解析：支持“知識流水線”可視化編排，按數據源→數據提取→數據處理→知識庫存儲逐段配置；可按場景選模板與工具（清洗、切分、去噪、結構化等），並在發佈前做檢索測試，確保召回鏈路穩定可復現。
5.MCP 服務與工具生態：把企業系統能力變成 Agent 的“手和腳”
很多人做 Agent 卡住，不是卡在模型，而是卡在工具：CRM、ERP、OA、工單、財務、數據平台、私有算法……怎麼讓 AI 安全可控地調用？AIWorks 提供 MCP 服務與工具管理，把企業內部系統能力以標準方式註冊、授權、治理，統一納入工作流和智能體的工具庫：
業務系統能力可以被“節點化/工具化”，一處註冊，多處複用；工具調用具備權限控制、審計與可追蹤鏈路；支持函數調用、代碼封裝、自定義工具，把外部服務快速變成可複用的能力模塊。
你可以把它理解為：讓 Agent 從“會回答”升級到“會辦事、能閉環”。
6.應用市場：開箱即用的通用 Agent + 行業 Agent
如果你不想從零搭，AIWorks 提供開箱即用的“應用市場”，覆蓋通用型 Agent（知識問答、智能客服、智能報告、ChatBI 等）與行業型 Agent（能源礦產、交通運輸、新零售、高校教育、先進製造、金融等）。通用 Agent 用來快速驗證價值，行業 Agent 用來直接貼近業務語境；你也可以基於市場模板二次改造，把“行業 know-how”沉澱成自己的可複用資產。
7.企業級發佈與治理：多租户、權限、密鑰、可觀測，一個都不少
企業級平台最終拼的是“上線之後能不能管得住”。AIWorks 在發佈、集成、治理這塊給得很全：
一鍵發佈為標準 Web API：提供 RESTful API、端點配置、Token 鑑權、會話持久化與多語言調用示例（Python/JS 等），方便嵌入網站、OA、APP、後端服務。
多環境/多端/多渠道集成：支持多端站點部署、多渠道集成、多環境發佈、嵌入組件共享，滿足企業複雜 IT 生態。
權限與多租户：面向集團型組織可做租户隔離、角色權限、數據權限校驗與密鑰管控，確保“能用”也“敢用”。
可觀測與運營：實時監控日誌、版本管理、調用鏈路追蹤、Token 統計、API 調用統計……讓每個 Agent 都能被監控、被優化、被規模化運營。
二、如何五步搭建企業級 Agent：從 0 到上線AIWorks
把企業級 AI 應用的搭建流程抽象成標準五步，你可以把它當成團隊內部的“交付 SOP”：
選模型 → 定流程 → 賦知識 → 搭應用 → 融系統。
Step1 選模型：
按任務類型選最合適的模型，複雜推理、簡單查詢、長文本、低成本調用都可以通過統一網關調度；
高敏場景直接落到私有化一體機。
Step2 定流程：
用工作流把“怎麼做”定義清楚——要不要檢索、要不要調用系統、要不要審批校驗、失敗怎麼重試、輸出要不要結構化。
Step3 賦知識：
接入知識庫/數據庫/文檔，把企業規則、口徑、術語、流程注入 Agent，讓它答得像“你們公司的人”。
Step4 搭應用：
把流程和知識封裝成可用的應用形態（Chatbot、Agent、工作流應用），配好界面、角色、提示詞、工具權限，完成上線前測試。
Step5 融系統：
通過標準 API 接入 OA/企微/釘釘/飛書/業務系統，實現“問答即動作”；同時打開監控和日誌，進入可運營狀態。
三、典型場景智能體：把“高頻剛需”做成可複用模板
很多團隊做 Agent 最怕兩件事：從零開始、做完難複用。所以 AIWorks 在平台能力之外，還沉澱了一批可複用的“場景智能體模板”，你可以直接套用再按企業差異做配置。常見的高頻場景包括：企業知識庫問答、智能數據分析、智能客服、產品售前/售後助手、日常辦公寫作等。
它們背後的共同結構其實是一樣的：模型選擇 + 知識/RAG + 工具調用 + 工作流編排 + 發佈集成。
你在模板裏看到的不是“演示對話”，而是一套可落到業務系統裏的流程骨架。
四、典型行業智能體：先給“行業藍圖”，再用平台把它做成你們自己的版本
如果説場景智能體解決“單點業務效率”，行業智能體解決的就是“行業語境 + 行業流程 + 行業數據”的組合閉環。行業智能體這件事，我們更傾向於用“行業藍圖 + 可複用組件 + 交付共創”來表達，而不是誇張地説“開箱即用覆蓋所有行業”。
原因很現實：行業差異不在“換一套 Prompt”，而在數據口徑、業務流程、系統接口、合規邊界。真正負責任的做法，是把行業裏最穩定的共性能力先沉澱出來，讓企業在此基礎上做最小代價的定製。因此你會看到 AIWorks 的行業方向通常會呈現為：
一套行業場景地圖（哪些崗位/哪些流程最適合 Agent 介入）；
一組可複用能力組件（RAG、工具鏈、流程節點、權限模型、指標/數據接口）；
若干參考實現（用於快速 PoC、快速上線第一版）；
最終在客户側形成“可運營、可擴展”的行業版本。
袋鼠雲以行業know-how深度賦能能源礦產、高校教育、交通運輸、先進製造、新鋭零售等5000+行業客户，覆蓋了行業智能體構想與參考路徑，目的是讓客户一眼看到“平台能力如何落到一線業務現場”，而不是停留在抽象能力上。
AIWorks 是一套能交付的 Agent 工程體系AIWorks 想解決的問題很直接：讓企業以更低門檻、更高可控性，把 Agent 從“能聊”推進到“能辦事”，從“單點試用”推進到“規模化複用”。平台把模型、知識、工具、流程、發佈、治理、觀測全部做成標準化能力，剩下的，就是把你的業務流程和數據資產真正接進來，讓 Agent 變成你組織裏的生產力。
