AI智能体

通过 MCP 资源与工具暴露的分层记忆服务，沉淀情景与语义记忆，支持混合检索、巩固合并、强制遗忘与合规导出，跨会话保持个性化连续性。

面向每次 MCP 工具调用的动态授权引擎，融合 Rego/Cedar 静态策略与运行时风险信号，支持放行、拒绝、交互审批、升级认证与影子仿真。

面向 MCP 的 OpenTelemetry 全链路可观测平台，贯通智能体决策、工具调用与上游依赖，回答“为何调用、花了多少、错在何处”，并治理 token 成本。

位于智能体与 MCP 服务集群之间的上下文路由器，按意图分类与价值预估挑选工具、装配压缩上下文，并在 token 与延迟预算内输出可解释计划。

主管-工作者模式的多智能体编排引擎，所有工具经 MCP 统一接入，覆盖任务拆解、并行扇出、人工检查点、补偿动作与全轨迹回放。

支持语义检索的 MCP 工具注册中心，自动抓取工具与资源 Schema、指纹比对检测漂移，并向智能体按任务意图推荐最合适、最可信的工具。

构建AI编码工作负载的token成本优化系统，通过模型级联、语义缓存、上下文裁剪与预算护栏降低单位任务成本，同时保证任务成功率不退化。

构建以机器可读规格为源头的AI开发工作流，覆盖规格澄清、计划生成、代码实现、验收验证与变更影响分析，保证需求到代码的可追踪性。

构建由智能体驱动的检索增强系统，支持查询规划、多跳检索、工具化读取与带引用综合，面向代码库、文档与工单的工程知识问答。

构建集中式Prompt注册表，支持版本化、Git评审流、变量校验、自动评测与多语言渲染SDK，统一管理所有智能体提示词的生命周期。

为智能体编码管线构建追踪与评测平台，覆盖全链路追踪、离线回归评测、在线抽样LLM裁判评分与CI质量门禁，防止提示词与模型变更引入退化。

构建专职化编码智能体（规划、编码、评审、测试、研究）协作系统，基于任务DAG与共享黑板完成仓库级开发任务，支持失败重规划与人工门禁。

构建可观测LLM链路追踪系统，追踪LLM调用、工具调用、Token与成本，支持回放、调试与性能分析。

构建AI MCP（Model Context Protocol）服务网关，统一管理工具/资源暴露、鉴权、路由与可观测性。

构建长上下文文档理解系统，支持超长文档（100K+ tokens）的分块、摘要、问答与结构化信息抽取。

构建AI数据标注与合成平台，支持多模态标注、主动学习、合成数据生成与质量管控，适用于训练数据生产。

构建私有化大模型部署平台，支持多模型管理、弹性伸缩、负载均衡与推理加速，适用于企业内网大模型服务。

构建提示词工程管理平台，支持提示词版本管理、A/B测试、变量模板化与效果评估，适用于团队协作的LLM应用。

构建LLM评测与对齐平台，覆盖自动评测、人工评测、RLHF/DPO对齐训练与红蓝对抗安全评测。

构建多模态对话系统，支持文本、图像、音频和视频的统一理解与生成，适用于智能客服、教育陪伴与多模态助手。

构建可视化AI工作流自动化平台，支持节点拖拽编排、条件分支、循环与人工审批，适用于业务流程自动化。

构建高性能向量数据库与语义检索引擎，支持多模态向量、混合检索、过滤与分布式分片，适用于大规模语义检索场景。

构建端到端大模型微调流水线平台，覆盖数据准备、训练编排、评估对比与模型发布，适用于企业私有化模型定制。

构建多智能体协作编排框架，支持任务分解、角色分工、消息总线与结果聚合，适用于复杂任务自动化与团队型AI工作流。