10 块 AI 积木，企业直接调用，不必自己造

解决什么：长对话、长文档会把上下文撑爆，成本飙升、模型还会「忘事」。

怎么用：自动识别并压缩历史对话中的冗余信息；保留关键实体与决策；支持长文档分块摘要与检索回注。

典型场景：多轮客服会话、长合同审查、跨天跟进的销售对话。

关联：知识库训练与本地化 · NLP 语义识别

解决什么：通用模型不知道你的产品型号、价格政策、售后条款，答非所问。

怎么用：支持 PDF/Word/Excel/网页/数据库多源导入；自动切片、向量化、建立索引；支持本地与云端双模式；知识更新后问答效果同步迭代。

典型场景：企业内部知识问答、客服知识库、销售话术库、产品资料问答。

关联：上下文压缩 · NLP 语义识别 · Agent 安全

解决什么：关键词匹配只能处理「标准问法」，用户真实表达千变万化。

怎么用：意图识别、实体抽取、情感判断、多轮上下文理解；支持行业术语与方言表达定制。

典型场景：客服意图分流、评论区意向客户识别、询盘分级、舆情监控。

关联：智能决策引擎 · 知识库

解决什么：AI 能生成内容，但不能替你做「该不该做」的判断。

怎么用：支持规则引擎 + 模型推理混合决策；可配置决策树、评分卡、阈值策略；决策过程留痕可解释。

典型场景：线索分级与分配、风控拦截、优惠券发放策略、客服升级判定。

关联：NLP 语义识别 · 工作流

解决什么：单个 Agent 做不了跨系统、多步骤的任务。

怎么用：Agent 集群化编排；任务拆解与分发；Agent 间通信与结果汇总；支持并行与串行混合拓扑。

典型场景：一次营销活动的「调研—创作—分发—复盘」全链路。

关联：Skills · 工作流 · MCP Server

解决什么：每次都从头写提示词，能力无法沉淀与复用。

怎么用：将常用能力封装为标准 Skill（含描述、参数、权限）；支持企业自建与共享；Agent 按需自动加载。

典型场景：写开发信、生成商品主图、抓取竞品价格、生成周报。

关联：智能体调度 · 工作流

解决什么：靠人记流程，会漏、会错、会因人而异。

怎么用：可视化编排节点（触发 / 判断 / 循环 / 人工审批 / 工具调用）；支持定时与事件触发；支持失败重试与告警。

典型场景：内容生产流水线、订单异常处理、新客户 onboarding 流程。

关联：Skills · MCP Server · 智能决策引擎

解决什么：AI 和业务系统之间靠定制接口打通，每接一个系统就是一次开发。

怎么用：以 MCP 标准协议暴露系统能力；企业既有系统封装为 MCP Server 后即可被 Agent 直接调用；支持权限与参数校验。

典型场景：读写 CRM、查询 ERP 库存、创建工单、拉取订单数据。

关联：智能体调度 · Agent 安全

解决什么：Agent 能操作系统，就意味着能误操作、越权、泄露数据。

怎么用：权限边界配置；敏感数据脱敏；高风险操作人工二次确认；全量操作日志审计；异常行为实时阻断。

典型场景：财务相关操作审批、客户数据外发拦截、批量删除防护。

关联：知识库训练与本地化 · MCP Server

解决什么：用户越来越习惯直接问 AI，不再点开搜索结果的十条蓝链；内容再好，不被 AI 引用就等于不存在。

怎么用：结构化内容生成与改写；多平台自媒体自动宣发；适配主流 AI 的抓取与引用偏好；品牌实体与知识图谱建设；AI 收录与露出效果监测。

典型场景：品牌在 AI 问答中被推荐、产品在 AI 比价中被提及、行业问题由 AI 引用你的观点。

关联：NLP 语义识别 · 知识库