智能体平台
Agent Platform —— 企业智能体的承载层
把模型、知识、工具、权限与流程沉淀为可复用的平台能力，让业务部门不必重复造轮子。包含三个层次：
- 腾讯 WorkBuddy：基于 Agent 底座能力，构建品牌化 AI 工作台
- 知愿 Agent Platform：自研企业级智能体平台，覆盖全生命周期
- 双智能体平台：双底座并行，统一入口与治理
业务版图
两条主线，一套体系
平台解决"能力从哪里来"，蜂群解决"业务怎么跑完"。两者共用同一套模型、知识与治理底座。
智能体蜂群
Agent Swarm —— 企业级智能体应用
单个智能体解决单点任务，蜂群解决跨角色、跨系统的长链条业务。任务被分解、分发、并行执行并汇总校验，人在关键节点把关。
- 任务分解与角色分工
- 并行调度与结果聚合
- 工具调用与系统对接
- 人在回路与审计追溯
智能体平台
三种平台形态，按需组合
不是三选一，而是按企业现状选择起点：轻量起步、深度自建，或双平台并行。
腾讯 WorkBuddy
基于腾讯 WorkBuddy 的 Agent 底座能力，为企业搭建开箱即用的品牌化 AI 工作台。
- Agent 底座：承接模型能力与工具生态，作为上层应用的统一底座
- 技能体系：通过 Skill 机制沉淀岗位经验，按场景复用与分发
- 专家团：按专业角色组织智能体，匹配法务、财务、研发等岗位语境
- 连接器：通过 MCP 连接器对接企业既有系统与数据源
- 轻量起步：无需大规模改造既有 IT，先跑通高频场景
适合：希望快速验证智能体价值、以办公与知识场景切入的企业。
开箱即用部署周期短
低改造兼容既有系统
可扩展Skill / 专家团 / MCP
知愿 Agent Platform
自研的企业级智能体平台，管理智能体从创建到退役的完整生命周期。
- 智能体工厂：可视化定义角色、提示词、工具与工作流
- 编排引擎：串并行编排、条件分支、失败重试与超时控制
- 知识中枢：文档、表格、数据库的统一检索与权限隔离
- 评测体系：离线评测集、回归测试与线上效果追踪
- 治理与审计：调用留痕、成本归集、敏感操作审批
适合：已有多条业务线、需要统一管理与持续运营智能体资产的企业。
全生命周期创建 · 编排 · 评测 · 治理
可观测效果与成本可追踪
可迁移支持私有化交付
双智能体平台
腾讯 WorkBuddy 与知愿 Agent Platform 并行部署，互为补充，统一入口与治理。
- 统一入口：一套身份、一个工作台，背后两套底座按需路由
- 能力互补：办公协同类走通用底座，核心业务类走自研平台
- 平滑演进：先在通用底座验证，成熟场景逐步迁移到自研平台
- 风险分散：关键链路双底座互备，避免单点依赖
- 统一治理：权限、审计、成本在平台层集中管理
适合：既要快速见效、又要掌控核心资产的大型企业与集团客户。
1 + 1双底座并行
统一治理权限 · 审计 · 成本
平滑迁移按成熟度逐步切换
智能体蜂群
让一群智能体，完成一件复杂的事
企业级智能体应用的核心不是"多一个机器人"，而是把长链条业务拆给合适的角色，并行推进、汇总校验。
- 01
目标输入
业务目标与约束条件进入蜂群，明确交付标准。
- 02
任务分解
协调智能体拆解子任务，识别依赖与并行关系。
- 03
角色分配
按角色库匹配智能体，绑定工具、知识与权限。
- 04
并行执行
多智能体同步推进，中间结果写入共享记忆。
- 05
聚合校验
结果汇总、交叉校验，关键节点交人工终审。
角色分工
每个智能体只做自己擅长的一段，职责边界清晰，便于定位问题与单独优化。
并行调度
可并行的子任务同时推进，长链条业务的等待时间明显缩短。
共享记忆
中间结果进入共享上下文，避免重复提问与信息在传递中丢失。
人在回路
高风险动作默认人工确认，全过程留痕，满足审计与合规要求。
技术架构
四层结构，逐层解耦
底座可被替换，平台可被组合，蜂群可被编排，场景可持续扩展。
场景层
研发设计生产制造办公协同
客户服务数据分析流程自动化
蜂群层
编排引擎角色库
共享记忆工具调用人在回路
平台层
腾讯 WorkBuddy知愿 Agent Platform
双智能体平台
底座层
模型算力
数据安全合规
工程说明：架构分层只为解耦，不代表必须全量建设。多数企业从场景层的一个高频痛点切入，先验证价值，再向上补齐平台与治理能力。
应用场景
从高频痛点开始，而不是从大而全开始
以下为典型落地方向，具体范围与指标需结合企业现状评估。
研发设计协同
需求拆解、方案检索、文档生成与评审辅助并联，缩短从需求到交付的路径。
生产制造与质检
工艺参数查询、异常归因、质检记录整理与报表生成，减少人工搬运数据的时间。
企业办公与知识管理
会议纪要、制度问答、公文起草与跨系统信息汇总，把散落的组织经验变成可调用的能力。
客户服务与销售支持
售前资料准备、客户问题分类应答、跟进记录整理，让响应速度和口径一致性同时提升。
数据分析与经营决策
取数、清洗、归因与图表生成形成链路，为经营分析提供可追溯的结论依据。
流程自动化与系统集成
跨系统的表单流转、状态同步与异常处理，把人工盯流程的工作交给蜂群值守。
部署方式
按数据敏感度与预算选择交付形态
同一套能力，四种落地方式，可随业务演进而切换。
| 形态 | 适用情况 | 数据位置 | 交付周期 | 运维责任 |
|---|---|---|---|---|
| 公有云 SaaS | 希望低成本快速验证 | 云端托管 | 最短 | 知愿科技负责 |
| 私有云 | 数据不出企业，需独立资源 | 企业专有云环境 | 中等 | 双方共担 |
| 本地化部署 | 强合规要求或内网隔离 | 企业内网 | 较长 | 企业为主，知愿支持 |
| 混合部署 | 部分场景外放、核心数据内留 | 内外结合 | 按方案而定 | 按边界划分 |
交付周期与责任划分以合同约定为准，上表为常见安排的参考。
关于我们
广东知愿科技有限公司
定位企业级共生智能构建者
愿景构建人机境交融的无界生态
使命让智能像呼吸一样自然
价值观三元和合，生生不息
我们专注于企业级智能体平台与智能体蜂群应用，帮助企业把 AI 能力沉淀为可管理、可复用、可审计的组织资产，而不是零散的工具试用。
我们相信智能体落地的难点不在模型本身，而在场景选择、知识整理、权限边界与持续运营。因此我们的交付始终围绕这四件事展开。
01场景先行
先找高频、可衡量、边界清晰的业务环节。
02平台承载
把能力沉淀到平台，避免重复建设。
03蜂群执行
用多智能体协同跑通跨角色流程。
04持续运营
评测、纠偏、迭代，效果靠运营维持。
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