Enterprise AI Agent for Complex Systems
面向复杂业务系统的私有化 AI 智能体工作台
让企业系统的每一次改动 都建立在证据与稳定性推理之上
连接代码仓库、接口文档、数据库结构与项目规则，在受控权限下完成业务梳理、变更影响分析、测试与回归建议，以及规则沉淀与持续治理。
- 私有化部署
- 证据驱动推理
- MCP 工具接入
- 规则与审计闭环
实时任务监视器
运行中
分析订单审核规则改动的影响范围
变更模式 · repo + docs + data
收集证据
正在定位订单审核规则、接口定义与表结构
关联分析
构建模块、接口、数据对象之间的影响链路
生成结论
输出风险等级、回归建议与规则候选项
最新证据
订单金额超过 5 万需双人复核，但接口层暂未发现对应校验链路。
来源：订单审核规则说明.md · section-3适用于银行与金融科技、政企信息化、制造业与工业软件等复杂系统场景
Why Now
企业真正难的，不是“能不能用 AI”，而是“AI 能不能安全看懂你的系统”
在复杂系统环境中，团队最需要的不是一个更会聊天的工具，而是一个能基于代码、文档、数据与规则给出可追溯结论的智能工作台。
系统看不懂
知识散落在代码、数据库、文档和人员经验中，新人上手和历史系统接手成本极高。
改动影响难判断
需求或规则变更进入后，往往只能依赖资深人员经验判断影响范围和潜在风险。
测试回归缺少依据
团队很难系统回答“这次该测什么、该回归什么、哪些历史问题可能复发”。
规则无法沉淀
项目经验无法长期沉淀成规则、模板和 CI 校验项，组织能力难以复用和复制。
Solution
一个围绕业务稳定与工程稳定设计的私有化 AI Agent 平台
平台通过连接企业的代码资产、文档资产、数据资产和项目规则，让 Agent 在受控权限下完成业务整理、影响分析、测试建议与规则治理。
证据接入
- 代码仓库
- 接口与制度文档
- 数据库结构与样例数据
- 项目规则与测试资产
Agent Runtime
- 任务编排
- 工具调用与事件流
- 引用与风险结构化输出
- 审批与审计留痕
治理闭环
- 变更影响分析
- 测试与回归建议
- 规则候选项沉淀
- CI 检查建议
Modes
从“看懂系统”到“治理系统”，平台提供三种核心工作模式
当前模式
梳理模式
帮助团队快速看懂历史遗留系统，形成系统画像、模块边界、关键流程和依赖关系。
- 代码仓库
- 接口文档
- 数据库结构
- 系统画像
- 核心流程
- 风险点摘要
Capabilities
核心能力，不止问答
业务整理
从代码、文档、数据和规则中提炼系统结构、流程和关键依赖。
影响分析
分析一次改动会影响哪些模块、接口、表和业务链路。
测试与回归建议
为每次改动生成更有依据的测试建议和回归范围建议。
规则沉淀
把项目经验转化为可复用的规则包、检查项和治理资产。
证据链输出
所有结论尽量建立在代码、文档和数据证据之上，而不是黑盒判断。
私有化与审计
支持私有化部署、权限约束、审批机制和操作留痕。
Trust
不是“更会聊天”，而是“更适合企业真实系统”
私有化部署优先
适合强监管与复杂系统场景，不依赖公有 SaaS 作为默认落地路径。
代码 + 文档 + 数据 + 规则联合推理
不止检索，不止生成，而是围绕系统演进中的稳定性问题构建证据链。
规则与治理闭环
不仅回答问题，还将经验沉淀为规则、测试建议和持续治理能力。
Where It Fits
适用于强监管和复杂系统行业
尤其适合银行与金融科技、政企信息化、制造业与工业软件等高复杂度项目环境。
银行与金融科技
政企信息化
制造业与工业软件
医疗与能源等复杂系统场景