典型场景
- 投研资料汇总 把公告、研报与调研纪要压成一份带引用的初稿
- 合规条款比对 新旧版本条款差异定位,标注受影响的产品与流程
- 客服坐席辅助 通话中实时推送话术,并附上产品条款依据
- 风控材料预审 授信资料完整性检查,输出缺失项与疑点清单
关注指标
智能体的技术栈在各行业差别不大,难的是每个行业不能让步的地方不一样:金融要留痕、制造要能离线、零售要扛得住量、科技团队要能嵌进现有工具链。我们先把这些硬约束写进架构和验收标准,再谈效果。
金融机构的难点通常不在模型答不答得出来,而在答完之后能不能交代清楚。研报、内控制度、产品条款和监管问答口径散在十几个系统里,可见范围又按人、按部门、按项目层层切分。
所以我们把「可回溯」当成第一约束:任何一次输出,都要能还原出当时召回了哪些片段、用了哪个模型版本、谁看过、谁改过。
关注指标
制造企业的知识很少躺在数据库里,更多在几十年的图纸、设备手册、工艺卡和老师傅的经验里。手册常常是扫描件和跨页表格,产线侧网络受限,有些车间干脆不通外网。
这里答错一个参数的代价不是体验差,是停机和整批报废,所以宁可拒答也不能猜。
关注指标
零售的问题首先是量:几万个 SKU、十几个渠道、每月一轮上新,人写不过来,写出来也很难保持口径一致。其次是措辞风险,广告法和平台规则各有一套,一个极限词就可能导致下架。
因此这里的重点不是单条文案写得多好,而是批量产出之后能不能抽检、拦截和整批回退。
关注指标
技术团队不需要被科普,他们要的是接口、配额和可观测性。真正的阻力在于工具链已经很长:代码托管、CI、工单、日志、数据仓库,任何一个环节接不上,助手就变成又一个没人打开的标签页。
所以这类项目我们更像是给你们的平台组做一层基础设施,而不是交付一个独立产品。
关注指标
这九类场景跨行业复用度最高,我们已经沉淀了对应的提示词结构、工具接口和评测集模板,通常能省掉两到三周的从零摸索。
输入:产品知识库、历史工单与服务政策。产出:可直接发送的答复草稿、坐席实时话术提示,以及需要转人工的判定与理由。
输入:制度文件、操作手册、会议纪要与共享盘文档。产出:带引用和页码的答案,可见范围严格跟随用户在原系统中的权限。
输入:代码仓库、接口文档与历史缺陷单。产出:代码解释、测试用例草稿、评审意见初筛与变更影响面提示。
输入:产品属性表、品牌调性说明与合规词表。产出:分渠道的文案变体和合规校验结果,按批次发布,可整批回退。
输入:数仓表结构、指标口径定义与行列级权限配置。产出:自然语言转 SQL、图表草稿与波动归因线索,查询语句始终可见可改。
输入:现有审批流、表单字段与业务系统接口。产出:可执行的流程节点,内置人工确认点、超时重试与回滚记录。
输入:合同文本、标准模板与内部风险条款清单。产出:逐条比对结果、偏离项标注与修改建议,每条都能定位回原文位置。
输入:招标文件、历史标书与产品资料库。产出:需求点逐条拆解表、应答草稿,以及资质与证明材料的缺件清单。
输入:岗位手册、操作视频转写文本与常见问题集。产出:分岗位的学习路径、随堂问答与掌握情况统计,便于识别薄弱环节。
行业方案不是一份 PPT。项目结束时你拿到的是一套能自己维护下去的工程资产,交接后你们的团队可以自行改代码、自行发版、自行排障。