规范、透明的技术构架
每一行代码都为高并发和高安全性设计，可直接跑在您的生产环境。
智能体编排层 (LangGraph)
支持复杂的、带状态循环的多步骤 Agent 流程设计。拒绝简单的“一问一答”，实现真正的多 Agent 协同与逻辑自主决策。
实现：agents/graphs/base_graph.py强类型结构化输出 (PydanticAI)
将口语化的自然语言，严格过滤、校验并转换为结构化 JSON 数据。无损、无缝对接您现有的 ERP、CRM 数据库。
实现：agents/pydantic_agent.py专业级 RAG 检索 (LlamaIndex)
支持 PDF、Word、Excel 多格式解析、智能分块、多 Collection 向量隔离与重排召回（Rerank），杜绝模型胡言乱语。
实现：rag/ingestion.py跨会话长期记忆 (Mem0)
集成本地持久化记忆层，让 AI 智能体记住客户的偏好、历史会话上下文，提供千人千面的连贯服务。
实现：memory/mem0_store.py统一模型路由 (LiteLLM)
支持一行环境变量配置灵活切换底层大模型。无缝兼容 DeepSeek、OpenAI、通义千问等模型及本地 Ollama 模型。
实现：llm/client.py工业级后端服务 (Django DRF)
采用标准 RESTful API 规范，集成全局安全认证与操作日志监控。支持 Celery 异步队列，保障系统抗压与高可用。
实现：apps/ai/assistant/六大核心场景与落地图案
实际基于您的需求，结合直观的系统工作流，看 AI 智能体如何跑通您的业务。
招投标书智能辅助编写与风险分析
某工程设计公司收到一份 200 页的招投标需求文件（PDF）。通过定制开发的招投标智能体，系统自动拆解标书中的技术要求、资质限制和截止日期，检索内部以往相似案例，并自驱动进行合规和风险预警。
- 自动提取标书核心技术条款并建立任务清单
- 自动红字预警不满足的硬性合规要求
输入端解析 (Document Parser)
自动拆解 200+页 标书 PDF 文本至结构化向量分区
多 Agent 协同检索 (Sub-Agents)
资质审查 Agent 与 历史案例检索 Agent 同步运转
风控自决策层 (Self-Correction)
发现“交付周期不满足” -> 自动发起修正或触发红色警报
员工行政、财务与 IT 政策“一问便知”助手
行政和 HR 部门每天会被大量重复问题淹没。接入企业 AI 助手后，员工只需在企微/飞书中提问，AI 助手在几十页的《财务差旅制度》中检索出对应职级和城市的额度，并给出标准回复和报销流程链接。
- 多格式文档（PDF、Word、Excel）高保真解析与关联
- 企业微信/飞书/钉钉开箱即用集成
下周我要去上海出差，标准房型报销上限是多少？
根据规定，上海属于 A 类城市。您目前职级为【P4 资深工程师】，标准房间报销上限为 600 元/天，超额部分需通过二级主管特批。
SaaS 软件或智能硬件的多语言售后技术支持
某出海硬件品牌面临多国客户的安装和调测问题。智能客服系统接入产品说明书和历史客诉库，当海外用户询问“设备闪蓝灯”时，客服系统根据德语、西语自动回复排障步骤。遇到复杂硬件损坏时自动流转给人工。
- 跨会话长期记忆，记住用户的设备型号和配置历史
- 多语种自动识别与零延时本地模型切换
客户：Juan Garcia (西班牙)
设备型号：Router-v2 Pro (已绑)
“El router sigue parpadeando en azul (设备一直在闪蓝灯) ”
系统自动识别：AI 依据其设备型号 Router-v2 及历史上下文，自动用西班牙语生成特定配网复位方案。非标件采购需求自动核算与跨系统下单
定制化制造厂，每天通过邮件接收成百上千张规格参数图纸。自动化工作流利用 AI 提取邮件中的非标准参数，输入到内部 ERP 计算公式中，自动算好成本，并将报价单 PDF 发送给销售确认后自动邮件回复。
- 多 Agent 业务接力，从读取邮件到 ERP 修改数据全闭环
- Celery 异步底座，长耗时批处理后台安静执行，绝不卡顿
法务部门合同合规风险审查
法务人员每天要审核大量合作伙伴发来的合规合同。上传一份 30 页的合同，系统在 20 秒内自动对照标准的《法务合规指南》，自动输出红字质检报告，高亮不满足合规要求的违约责任约定、争议地等条款。
- 基于 PydanticAI 的结构化验证，保证输出稳定性
- 多维度对比分析，自动输出标准化合规审计报告
原合同描述：“...任何争议由【原告所在地法院】管辖”。
优化建议：应修改为“由【原告住所地或合同履行地法院】管辖”，或双方约定具体的【被告所在地法院】以保障抗辩便利度。
连锁医美/健身机构的 AI 智能预约及会员分析管理后台
一套为连锁门店定制的 Web 管理后台。前端集成微信小程序，客户可以通过语音或文字随手发送预约要求。AI 自动解析预约信息并更新空闲日历。在后台，AI 数据看板会根据活跃度自动对高流失风险客户进行预警。
- Django REST Framework 完整路由，安全认证与监控一应俱全
- 多端无缝联通，可直接复用现有系统的数据库模型（Models）
本质上还是软件开发服务
相比于临时套壳开发，我们给企业带来的是自主可控、极度透明的软件工程。
专注 AI 应用工程落地
我们专注于 AI 智能体应用落地，不接宽泛的传统外包。从向量数据库优化到复杂图工作流编排，具备丰富的业务代码优化经验。
100% 交付后端源码
签署标准合同。交付时提供全部 Django + LangGraph 干净源码，确保您对技术资产和数据库内容拥有百分之百的掌控权，无需担心数据绑架。
技术直达，零沟通损耗
您的技术需求直接与动手写代码的工程师交流。拒绝销售中介，确保每一次的功能优化、Bug 修复和部署调整都能高效响应。
明码实算，无隐形开销
API 算力费用透明。支持将 API Key 统一置于本地配置，不赚取任何算力差价，后台使用详情一目了然。
本地局域网无网运行
支持将智能体集群与向量库私有化部署。可在纯离线局域网环境（如用 Ollama 自建 Qwen）中工作，保证涉密机密资产安全不出企业内网。
企业多子部门物理隔离
自研框架内置多租户逻辑，为各子业务线和部门创建专属的向量隔离区（Collection Isolation），避免跨部门越权访问。
严谨规范的工程化落地流程
按照标准基建规范，确保每一步都有条不紊、精准交付。
创建独立向量区
在高性能向量数据库 Qdrant 中为您的项目建立专用物理 Collection 隔离，彻底保障敏感隔离数据不泄漏。
知识清洗与导入
通过 LlamaIndex 分块组件对您的私有资料（PDF/Excel 等）进行清洗、文本向量转换，并安全灌入向量数据库中。
构建 Agent 图流程
基于 LangGraph 精细设计匹配您业务流程的智能决策节点与多 Agent 协同有向图（Graph），设定合理的记忆及召回规则。
接口对接与集成
在 Django 层配置安全、高效的 RESTful APIs，接入全局验证、操作日志监控与后台 Celery 任务队列。
前端交付及培训
交付干净、美观的前端 Web 交互页面以及完整系统的工程化代码、开发文档、API 协议，完成团队技术转移。