智能体工程
AGENT ENGINEERING
任务分解、工具调用、MCP 协议接入、多角色协作与人工确认节点。可交付为独立网页、企微工作台，或嵌进你现有的业务系统。
- Tool Use
- MCP
- Multi-Agent
- HITL
01WHY US / 为什么
Demo 会聊天，
系统才干活。
大多数 AI 项目停在演示阶段。不是模型不够强，而是从「能跑通」到「岗位上真的在用」之间那段路没人走完：数据接不进来、权限理不清、错了没人兜、坏了没人修。我们做的就是这段路。
能用流程和规则解决的，绝不交给模型；必须理解自然语言、文档和会话的环节，才引入 AI。模型是可替换的零件，工程才是护城河。
02CAPABILITY / 能力
六块积木，
拼得出一个完整岗位。
能力可单点交付，也可组合成完整工作入口。选哪几块，取决于你的流程和数据条件，而不是我们的产品清单。
知识与检索
RAG PIPELINE
文档治理、切片策略、混合检索与引用溯源。答案必须带出处，让人能核对，而不是只能相信。
- Hybrid Search
- Rerank
- Citation
智能问数
TEXT-TO-DATA
把日常语言的提问变成有依据的答案。基于已授权数据查询，只返回当前用户有权查看的行与列，并同时给出统计口径。
- RBAC
- SQL Guard
- 口径展示
流程编排
ORCHESTRATION
把节点、负责人、待办与交接记录集中呈现，用事件把人串起来。事情卡在哪一层，一眼能看到。
- State Machine
- Workbench
- Trace
质检与预警
GUARDRAIL
规则与模型双轨：硬性红线用规则卡死，模糊判断交给模型初筛，结果由人复核后处置。
- Rule Engine
- Classifier
- Alert
经营洞察
INSIGHT
按权限汇总已接入的业务数据，围绕进度、回款、岗位负荷与模型用量，提供查询入口和周期看板。
- Metrics
- Usage
- Review
03DELIVERY / 交付
先找到问题，
再决定用哪条路径。
建设路径与后续服务都可以选。按业务复杂度、上线时间和适配要求组合，费用分项说明。
PATH / 01
标准化交付
周期短 · 快速上线
成熟能力按需组合。确认数据条件后，在既有模块上完成规则配置、部署、测试与使用培训。
- 实施方式
- 远程梳理为主，按既有能力配置
- 适配范围
- 以标准能力边界为准
- 适合
- 流程相对通用，希望尽快看到效果
PATH / 02
定制化交付
周期中等 · 入企调研
进入真实业务现场，围绕你的流程建设。观察岗位怎么操作，确认数据条件与业务规则，再完成方案设计与开发。
- 实施方式
- 入企调研 → 方案确认 → 分阶段建设
- 适配范围
- 强，可结合现有流程与系统条件设计
- 适合
- 流程特殊、跨岗位协作复杂
配套方式可选
仅系统交付系统 ＋ 基础维护系统 ＋ 持续优化入企调研 ＋ 定制建设
服务器、模型账号及第三方费用单独说明；维护、优化与新增开发按所选范围确认。
04PROCESS / 流程
五步，
从问题到长期运行。
-
01
现场诊断DIAGNOSE
进现场看岗位到底怎么干活，把「听说的问题」换成「看到的问题」，并记录当前指标。
-
02
边界定义SCOPE
明确数据边界、责任边界、人工确认点与验收口径。写不清楚的部分，先不做。
-
03
原型验证PROTOTYPE
用最小范围跑通一条完整链路，拿真实数据核对效果，再决定是否扩大范围。
-
04
开发集成INTEGRATE
智能体、接口与业务系统接入，完成部署、测试、权限配置与日志留痕。
-
05
上线迭代OPERATE
使用培训、问题处理、规则与知识更新；按周期复盘用量与效果，决定下一阶段做什么。
05ARCHITECTURE / 架构
可替换的模型，
不可省的责任。
架构上把模型当零件，把权限、留痕和人工干预当骨架。
01
模型可替换
不绑定单一供应商。按成本与效果在公有模型和私有部署之间切换，接口层保持不变。
02
工具优先于提示词
能写成确定性函数的，就不让模型自由发挥。稳定性来自代码，不来自更长的 prompt。
03
权限先行
数据范围按岗位授权，越权查询在接口层被拦住，而不是靠模型自觉。
04
全程留痕
每次调用记录输入、命中的工具、返回结果与人工干预，事后都能回看。
06AGENT RUNTIME / 实现架构
一次请求，
在系统里怎么走完。
智能体不是「模型 + 提示词」。它真正跑起来靠的是一条可追踪的链路：路由、规划、取数、校验、确认、回写。每一步都有超时、有降级、有留痕。
-
01
意图路由ROUTE
先判断这句话该进哪条链路。命中不了就走兜底问答，不让模型硬猜。
-
02
任务规划PLAN
拆成可执行的步骤，每步声明所需工具与终止条件；超出上下文或时间预算直接中止。
-
03
工具调用TOOL CALL
走 MCP 或 Function Calling 调业务接口，参数用 schema 校验，写操作带幂等键防重复。
-
04
检索增强RETRIEVE
只检索当前用户有权限的文档与数据，返回片段必须带来源，供答案引用。
-
05
结果校验GUARD
结构、数值范围、权限三重校验。不合规就回退重试，不把脏结果交给用户。
-
06
人工确认HUMAN IN THE LOOP
涉及对外发送、金额、删除等不可逆动作，必须由人确认后才执行。
-
07
回写与留痕WRITE · TRACE
结果回写业务系统，同时记录输入、命中的工具、耗时、token 与人工干预，事后可回放。
› 这个月哪些客户可能要流失？ROUTE intent=customer_churn conf=0.87PLAN 3 steps · budget 8k tok · deadline 6sTOOL crm.query_customers(2026-10-01→10-27) 200 rows · 143ms · idem=okRAG policy_2026Q3.md ×3 · citedMODEL deepseek-v4-pro · json_schema ✓ · 1.8sGUARD rbac=pass · pii=3 masked · range ✓HITL await approval → 已推送企微DONE 2.4s · 3.1k tok · trace=8f3a…c21›
关键工程约束
- 结构化输出 Schema
- 超时与降级
- 幂等与重试
- 评测集回归
- Token 成本路由
07CASES / 案例
从真实业务里，
沉淀可复用的方法。
复用实施方法，不照搬每家企业的业务规则。
成都高新区 · 律所业务场景
把多岗位交接，串成看得清的流程。
- 原来的问题
- 服务、诉讼、立案与律师协调之间，进度、资料和责任分散在群消息与不同入口里。
- 切入点
- 节点流转、个人工作台、文件有效性管理，以及传票识别、人工确认与开庭日历协同。
- 核对指标
- 交接耗时、文件查找时间、超期积压与返工次数。
- 流程编排
- 人工确认
- 全程留痕
重庆两江新区 · 专业服务场景
把服务经验，变成可复用的辅助能力。
- 原来的问题
- 收费与服务范围的解释依赖个人经验；主管逐条看记录，跨岗位接手容易重复询问。
- 切入点
- 部门知识库、建议回复、会话质检与客户流失预警，结合上下文整理客户当前顾虑。
- 核对指标
- 回复准备时间、人工复核时间、规则命中情况与服务一致性。
- 知识检索
- 建议回复
- 质检预警
案例按业务场景匿名展示；不同主体的适用模块与实施阶段分别确认，实际收益按相同口径核对。
08ABOUT / 关于
懂技术，
也要看懂业务怎么运转。
张量是模型里最小的运算单元。我们关心的，是这些单元之间——模型与工具之间、数据与流程之间、系统与人之间，怎么连起来才跑得动。
成都张量之间人工智能科技有限公司，专注 AI 智能体工程与企业增效解决方案，覆盖业务诊断、方案设计、开发落地与持续运维。我们更愿意先花时间在现场，看清岗位怎么做事、数据从哪来、责任最后落在谁身上，再决定哪些环节交给 AI。
-
①
流程规则优先用系统实现，需要理解会话、文件和自然语言的环节，才引入 AI。
-
②
重要判断与业务责任仍由明确的人承担，AI 只做辅助与提速。
-
③
数据边界先谈清楚，权限按岗位走。能拿到什么、能看到什么，都说明白。
09CONTACT / 联系
先聊一个具体问题，
再一起找到解决路径。
不用先写需求文档。说清楚现在卡在哪一步、数据大概在哪里，我们就能判断这件事值不值得做、怎么做最快。
工作时间内一般 2 小时内回复。若涉及系统接入，建议提前准备：现有系统名称、数据存放方式、期望上线的业务环节。