企业 AI Agent 定制开发
面向业务场景的智能体定制，覆盖知识库、流程自动化与私有化部署
为什么企业需要专属 AI Agent
通用大模型虽具备强大对话能力，但幻觉、数据安全、合规边界三大短板使企业难以直接落地。客服场景常因幻觉给出错误政策，财务/医疗场景存在敏感数据泄露风险，欧盟 GDPR、中国《生成式 AI 服务管理办法》《数据安全法》对第三方大模型的使用提出明确合规要求。
企业级 AI Agent 通过 RAG 检索增强 + Function Calling 工具调用 + 私有化部署，将大模型能力与企业的数据、流程、系统深度结合。配合 LangChain/LlamaIndex 等编排框架、Milvus/Qdrant 等向量库、本地化推理（vLLM/TGI/Ollama），可在保护数据主权的前提下让 Agent 真正操作业务。
AntuCyber 自研 Agent 编排框架，已为金融、制造、政企等 10+ 头部客户落地定制化 Agent，覆盖智能客服、工单分诊、运维 Copilot、代码助手、数据分析等高频场景，平均业务效率提升 40%+。
面向企业场景的 Agent 工程能力
覆盖 POC 验证、知识库工程、Agent 编排到私有化部署的工程闭环
场景验证与可行性评估
从高频低风险场景切入（内部知识库/智能问答/工单分诊），通过 POC 验证效果，输出 ROI 与可行性评估报告
RAG 知识库工程
多源文档解析（PDF/Word/Confluence/Notion）、智能分块、向量化、BM25+dense hybrid 检索、答案质量评估闭环
Agent 编排与工具调用
基于 LangChain/LlamaIndex 框架、ReAct/Plan-Execute 推理模式、Function Calling、Memory 管理与 Prompt Engineering
企业系统集成
对接企业微信/钉钉/飞书 IM、SAP/用友 ERP、Salesforce/纷享销客 CRM、Jira/ServiceNow 工单、数据库与 BI 工具
私有化与混合云部署
vLLM/TGI/Ollama 本地推理、Milvus/Qdrant 向量库、K8s 编排、网络隔离与端到端加密，数据不出企业
效果评估与持续优化
答案准确率/响应时长/业务指标 A/B 测试、Bad Case 归因、知识库补全、LoRA/QLoRA 微调与月度运营报告
企业 AI Agent 实施方法论
从 POC 验证到持续迭代，闭环式落地企业级 AI Agent
四层 AI Agent 系统架构
端到端可控的企业级 Agent 技术栈
前两层：智能与交互
通过接入渠道与 Agent 编排，让用户自然语言交互、Agent 智能拆解任务并调用工具完成执行。
后两层：数据与安全
知识库与基础设施层保证 Agent 能获取企业私有知识，并通过私有化部署满足数据合规要求。
典型定制场景
来自金融与制造两个行业的真实落地
金融机构内部知识库 Agent
挑战：工单、合规、制度文档散落多系统，员工检索成本高、新人上手慢。
处置：定制 RAG 知识库、整合 12 套业务系统、自然语言工单提交流程。
成效：员工平均检索时长下降 65%、一线处理效率提升 40%。
制造企业设备运维 Agent
挑战：设备故障依赖老师傅经验、新人上手慢、知识资产易流失。
处置：沉淀 10 年设备手册与维修记录、Agent 辅助诊断 + 工单触发。
成效：故障平均处置时长下降 30%、知识资产数字化沉淀。
交付物与项目里程碑
需求调研与方案设计
Agent 开发与集成
上线服务可用性 SLA
持续运维支持