TIO AUTOPLAT · 智能底座 L3

AIHub智能能力中枢

将结构化数据与非结构化知识深度融合,统一调度大模型、知识库、智能体、MCP 工具与边侧算力,实现从「被动执行」到「主动规划」的生产力跃迁。

20+
核心能力项
双范式
智能体引擎
Fusion RAG
多路召回融合
MCP
工具协议标准
PRODUCT OVERVIEW

一套平台,解决企业 AI 落地的三大卡点

多数企业希望将大模型转化为业务价值,却面临三大障碍:模型接入分散难统一管理、知识与数据游离于智能体之外、智能体构建门槛高且调试困难。AIHub 将大模型统一接入、知识库管理、智能体编排、MCP 工具生态整合为一个运行平台,让业务层可直接配置、调试、发布具备业务意图的智能体,而无需深入 AI 工程细节。

模型管理混乱——OpenAI 兼容协议统一接入,平台级配置与应用级分层隔离
知识孤岛问题——Fusion RAG 多路召回融合,文档、素材、结构化数据统一检索
智能体构建门槛——AI 辅助蓝图生成,虚拟用户仿真调试,大幅缩短原型周期
20+
核心能力项
双范式
智能体引擎
Fusion RAG
多路召回融合
MCP 标准
工具协议生态

核心能力矩阵

覆盖大模型接入、知识管理、智能体编排、工具生态与运营观测的完整能力闭环

多模型统一接入

OpenAI 兼容协议接入主流云厂商大模型,平台级与应用级模型配置分层管理,Chat / Embedding / 文生图等多类型统一调度。

企业级知识库

文档/素材上传、解析、向量化与 Milvus 检索全链路。混合检索与 Fusion RAG 多路召回融合,大幅提升问答准确率。

智能体全生命周期

从接入设计、流式调试、效果评估到灰度发布,全程可观测与审计。支持 Persona、多轮对话、SSE/WebSocket 流式输出。

多智能体拓扑编排

子流、分支、循环、意图路由构成复杂编排拓扑。确定性工作流智能体与自主规划智能体双范式并存,适配不同业务复杂度。

MCP 工具生态

支持 MCP 协议端点及 Tools 自动发现,知识库、商品、支付、DataHub 等能力均可作为工具注入智能体。Skill Registry 签名与灰度发布。

语音与多模态

ASR/TTS 实时通话链路,知识库图片/视频素材检索与多模态回复编排,支持电话 RPA 边侧话务联动场景。

定时计划与主动触达

CRON 定时任务与意图识别驱动的主动触达,智能体可在无用户主动发起的情况下自主执行业务流程。

AI 运营看板

KPI 趋势监控与 A/B 实验管理,积分/点数配置与消耗追踪,内容审核与安全沙盒策略联动,全量运营数据可视。

双范式智能体引擎

确定性工作流与自主规划并存,按业务复杂度与合规要求灵活选型

确定性工作流智能体

画布拖拽式精密编排,节点间数据流与条件分支完全可控。适合流程固定、合规要求高的业务场景,每一步执行路径均可预测与审计。

可视化 DAG 画布
条件分支与循环
工具权限独立配置
版本控制与回滚

自主规划智能体

基于 LLM 动态规划执行路径,面对工具失败可自动重规划,支持超长复杂任务的端到端自主完成。每步决策原因、工具返回均可追溯。

动态路由与自我修正
人机协同与中断处理
过程可视化与解释
持续状态跟踪

AI 辅助构建能力

将 AI 能力深度植入智能体与应用的构建过程本身,提供贯穿设计、调优到封装的 AI 辅助工具链

01

智能体蓝图自动生成

以自然语言描述业务目标,平台自动生成推荐人设提示词、核心技能组合、必要工具清单与初步流程框架,大幅缩短从构想到原型的周期。

02

提示词工场

根据对智能体行为、语气、输出格式的简要描述,自动生成结构化高质量提示词。持续分析对话日志,识别可能导致歧义或幻觉的薄弱环节并生成优化建议。

03

自动化 Skill 封装

自动识别可复用的工作流、数据查询逻辑或模型调用链路,建议封装为标准化 Skill,自动生成描述、参数定义与版本号并注册至 Skill Hub。

04

虚拟用户调试仿真

AI 驱动的虚拟用户模拟真实提问风格与追问习惯,多轮压力对话暴露逻辑漏洞,仿真结束后自动生成诊断报告并给出修复建议。

05

持续学习与监管自迭代

分析真实用户反馈与点踩原因,在管理员授权范围内自动对智能体配置、知识库关联与提示词参数进行微调,实现从开发到长期运维的 AI 辅助闭环。

知识库与 Fusion RAG

多模态文档解析 → 分片向量化 → 混合检索 → 多路召回融合,构建高精度企业知识底座

01

文档解析与向量化

文档/图片/视频素材上传
多格式解析与分片策略
Embedding 模型向量化
Milvus 向量库存储
02

Fusion RAG 多路召回

语义向量检索
关键词全文检索
多路结果融合重排
召回链路可视调试
03

知识同步与更新

DataHub KB 同步策略
知识化作业与切片入 RAG
扣子等外部平台适配
应用级知识同步策略

多智能体编排拓扑

确定性工作流与自主规划双范式并存,子流、分支、循环、意图路由构成复杂编排拓扑

多智能体编排拓扑

典型应用场景

智能客服

7×24 小时知识库 RAG 回答,商品/支付 MCP 工具直连,多模态回复统一编排。

电话 RPA

边侧话务联动,ASR 实时转写,智能体自动处理来电意图,结构化记录通话结果。

企业内部助手

接入 ERP、OA、数据库等内部系统,通过 MCP 工具安全调用,知识库与结构化数据双路回答。

主动营销触达

CRON 定时任务结合意图识别,智能体主动推送个性化内容,与支付/分销模块联动。

USE CASES

落地场景

从客服到内部助手,覆盖企业 AI 应用的全场景谱

智能客服场景

智能客服中心

7×24 小时知识库 RAG 回答,商品、支付、工单 MCP 工具直连,多模态回复统一编排。客服效率提升 60%,人工介入率降至 30% 以下。

工作流自动化场景

业务流程自动化

对接 ERP、OA、数据库等内部系统,通过 MCP 工具安全调用。CRON 定时任务与意图识别驱动主动触达,实现工作流的端到端自动化闭环。

探索 AIHub 的完整能力

与 DataHub 深度耦合,数据治理结果直接进入知识库,构建真正的数据驱动智能体