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AI Agent 研发
把任务编排、知识调用和多步骤执行真正串起来。
技术
Agent、全栈、运维、私有部署,最后都要落到一件事上:系统能上线、能跑稳、能持续迭代。
技术底座
我们把 Agent 编排、多语言工程、私有化部署与多云运维放在同一个交付链条内处理,减少方案落地时的割裂感。
把任务编排、知识调用和多步骤执行真正串起来。
按性能、周期和部署环境把技术栈配到位。
把多云资源、备份链路和巡检运维统一起来。
围绕内网、权限和审计把上线方案定扎实。
架构说明
技术栈不是凭喜好选,得看性能目标、交付周期和部署边界。
先把知识库边界和业务流程划清,再决定模型、接口和接入顺序。
Agent 不是另起一套系统,而是把检索、执行和协作能力接进现有业务。
真正拉开差距的,是能长期维护的流程编排,而不是一段好看的演示。
追求高性能和长期稳定时,我们更偏向 Rust 或 Go。
要快推跨端交付时,Flutter 配合 Web 往往更利索。
AI 接入、脚本编排和数据处理环节,则更适合用 Python 快速衔接。