企业级智能体基座 · 一体化开发与治理

构建企业级智能体基座让 AI 真正走进业务

普元 AI 智能体平台面向企业级场景，提供从知识构建、智能体开发、运行调试、发布治理到生态接入的一体化能力，帮助企业把 AI 从试点工具升级为可落地、可复用、可治理的数字生产力。

企业级智能体平台
工作流 / 会话流
RAG / 知识图谱
Agent 网关
一体化开发治理

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智能体，正在成为
下一代企业应用的核心形态

AI 领域在算力、模型、智能体机制等方向快速突破，正在从单点工具演进为重塑企业生产方式的新范式。企业未来关注的，不只是“有没有模型”，而是“能否形成真正可用的智能体应用”。

趋势观察

智能体即应用，
软件形态正在重构

IDC 预测：到 2037 年，65% 的应用将由智能体重写。

从“传统应用”到“顾问增强”“智能体补充”“智能体增强”“智能体主导”，再到“智能体即应用”，企业软件正在发生形态重构。

取代传统AI Agent 将逐步取代部分传统软件应用形态。
智能体核心未来软件将以智能体为核心，而不只是外挂能力。
主动执行软件将从“被动响应”转向“主动执行任务”。

从“产品 + AI”，到
企业级智能体基座

普元自 2017 年起持续探索 AI 在代码生成、OCR + RPA、知识图谱、RAG、低代码 + AI 等方向的应用，并自 2024 年起系统化研发统一 AI 智能体底座。

2017
AI 探索起点

代码生成 / OCR + RPA 早期实践
2019
知识图谱化

知识图谱、信息抽取与企业资产化
2022
RAG 与生成式

大模型 + RAG，开始应用化落地
2023
低代码 + AI

低代码与 AI 融合，业务侧加速
2024+
智能体底座

系统化研发统一 AI 智能体底座

多数企业不是缺少 AI 热情，
而是缺少落地路径

企业在推进智能体建设时，真正遇到的问题往往不是模型本身，而是数据、知识、工具、人才、架构与治理之间的复杂耦合。

多数据源整合

结构化、半结构化、非结构化数据并存。

多模态场景

文本、图片、音频、视频处理复杂。

平台工具差异

Dify、Coze、n8n、LangChain、Spring AI 等技术栈分散。

AI 人才缺口

既懂业务又懂 AI 工程的人才稀缺。

知识关联碎片化

企业知识图谱和深层意图支撑难构建。

模型使用幻觉

模型不确定性、增强策略和微调效果差异明显。

智能体路线选择难题

不同企业、不同阶段适合的智能体形态并不相同。从问答智能体、SOP 智能体、通用智能体到协同智能体，企业必须根据业务目标和工程能力做分层选择。

智能体形态	适用阶段	核心能力	工程要求
问答智能体	起步阶段	知识问答 / 文档检索	较低
SOP 智能体	流程沉淀阶段	流程自动化 / 规则执行	中等
通用智能体	规模化阶段	多任务调度 / 工具调用	较高
协同智能体	体系化阶段	多 Agent 协作 / 主动执行	高

客户真正需要的，
不只是工具，而是“开发工具 + 配套推荐 + 融合体验”

需求 01

快速配置化的
AI 开发工具

低代码 / 可视化构建智能体，开箱即用，降低工程门槛。

需求 02

完善的
AI 资源与组件推荐

模型、知识库、工具、Skill 一站式推荐，避免重复建设。

需求 03

传统业务
拥抱 AI 的落地模式

面向存量系统的渐进式 AI 化路径，可治理、可落地。

普元方法：
数据 → 知识 → 应用
建设企业级智能体基座

普元认为，企业智能体建设不能只停留在大模型调用，而应从企业数据出发，经过知识化、结构化、关系化与记忆推理处理，最终进入面向场景的智能应用。

数据就绪

企业文档、数据库、指标库、视频图片、代码与外部数据纳管。

知识引擎

知识转换、切片向量化、关系构建、统一术语层、图数据库 / 向量库 / 多模数据库。

知识应用

智能问答、智能问数、代码生成、安全管理、知识反馈等能力进入业务场景。

告别应用栈与智能体栈割裂，
实现一体化开发闭环

传统模式下，应用开发与智能体开发往往分别由不同团队、不同工具、不同配置体系推进，带来权限不一致、运营孤岛与高昂集成成本。普元通过统一应用框架、统一智能体运行引擎、公共业务服务与共享数据管理，实现业务与智能体的一体化建设。

覆盖智能体全生命周期的
开发、运行与管理能力

平台预置企业智能体建设中的常用公共服务，包括 MaaS、知识库、AI 工具库、智能体开发工具、运行引擎与管理门户，大幅降低企业建设门槛。

平台架构

智能体基座
功能架构

这不是一个孤立的“智能体工具”，而是一套面向企业落地的统一底座：上层承接业务入口与使用场景，中层完成智能体开发、运行与协同执行，底层统一连接模型、知识、工具与企业数据资产。

模型与 RAG

提供各类模型适配与
领先的 RAG 能力

平台支持各类主流大模型接入，并提供工作流 / 会话流、知识召回与溯源、知识图谱与深层意图等关键能力，支撑复杂企业问答与任务执行场景。

主流模型接入

多模型 / 多供应商 / 多版本

工作流 / 会话流

长任务编排 + 多轮对话

知识召回与溯源

引用透明、可追溯

图谱与深层意图

结构化语义增强

低代码构建

开发、调试、发布、使用
一体贯通

通过可视化图元、低代码配置与在线调试能力，企业可以快速完成智能体开发配置、运行调试、授权发布与最终使用，降低开发门槛，提升交付速度。

开发配置→在线调试→授权发布→最终使用

兼顾企业级可控性与工程能力的
平台型选择

相较于 Coze、Dify 等平台，普元智能体平台更强调本地部署、Java 技术栈适配、RAG 深度能力与嵌入式 / 分布式服务使用方式，适合企业级系统融合与长期建设。

对比维度	Coze	Dify	普元智能体平台
LLM 多样性	主流商用	主流接入	主流 + 本地 + 私有，覆盖全
RAG 引擎	基础召回	标准 RAG	深度 RAG + 知识图谱 + 溯源
本地部署	云优先	支持	原生支持，企业级部署
多轮对话	支持	支持	工作流 + 会话流双引擎
主体语言	Python	Python	Java 技术栈友好
服务使用方式	API 调用	API 调用	API + 嵌入式 + 分布式
技术要求	较低	中等	面向企业级研发友好

支持从低配验证到高配生产的
灵活部署

平台支持大语言模型、视觉、语音、重排、OCR、知识库等配套服务按需部署，同时智能体引擎本身对 GPU 依赖低，便于企业灵活规划资源。

能力	低配验证	标准生产	高配生产
大语言模型	1×GPU 24G	2×GPU 48G	4×GPU 80G+
视觉 / 多模态	按需	1×GPU 24G	2×GPU 48G
语音 / OCR	CPU 即可	CPU + 1×GPU	独立部署
重排 / Embedding	CPU 即可	1×GPU 16G	独立部署
知识库	16G RAM	32G RAM + SSD	集群部署
智能体引擎	CPU 友好 · GPU 依赖低 · 弹性扩展