方案概述
米哈哈 AI 智能体落地方案面向已具备数字化基础、希望将大模型能力引入核心业务的企业。我们提供从需求梳理、知识库构建、Agent 编排、工具对接、私有化部署到上线运营的全链路交付，避免「只做 Demo、无法投产」的常见陷阱。
可观测 · 可评测 · 可迭代 —— 生产级智能体交付方法论
企业落地大模型的核心痛点
许多企业已完成大模型 POC，却在生产上线阶段遇到知识不准、无法调业务、数据不敢上云、效果难持续等瓶颈。米哈哈方案针对这些「最后一公里」问题提供可交付答案。
| 维度 | 常见困境 | 米哈哈方案 |
|---|---|---|
| 模型能力 | 通用大模型不懂行业术语与内部流程 | 领域知识库 + 精调 / RAG，回答可溯源 |
| 系统集成 | Chat 窗口孤立，无法调用业务 API | 工具调用 / Function Calling，打通 ERP、CRM、工单 |
| 数据安全 | 敏感数据不敢上公有云 | 私有化部署，模型与知识库不出域 |
| 上线运维 | POC 效果难复现，缺乏监控与评测 | 全链路可观测，Prompt / 检索策略持续迭代 |
四大核心能力
RAG 知识库
支持 PDF、Word、网页、数据库等多源接入，切片、向量化与混合检索，回答附带引用来源，降低幻觉风险。
Agent 编排
基于 Dify / LangChain 构建多步骤推理链，支持条件分支、工具调用、Human-in-the-loop 与多 Agent 协同。
工具与 API 对接
封装企业内部 REST / GraphQL / 数据库查询为 Agent 工具，实现查订单、建工单、发通知等真实业务动作。
私有化部署
支持本地 GPU / 信创环境 / 私有云部署，兼容 OpenAI 兼容接口与开源模型（Qwen、DeepSeek、Llama 等）。
技术架构
分层解耦架构，支持从轻量知识问答到复杂多 Agent 协同的平滑扩展。
Web / 企微 / 钉钉 / API · 多端统一接入与 SSO
对话管理 · 意图识别 · 工具调度 · 记忆与上下文
RAG 检索 · 向量库 · 模型路由 · Prompt 模板
知识文档 · 业务 API · 日志与评测数据集
典型落地场景
智能客服 / 知识问答
- 产品手册 / FAQ 自动应答
- 工单创建与流转
- 7×24 多轮对话
- 人工接管与质检
业务 Copilot
- 销售话术与报价辅助
- 合同条款解读
- 报表分析与摘要
- 代码 / 文档生成
流程自动化 Agent
- 审批材料预审
- 数据录入与校验
- 跨系统信息聚合
- 异常预警推送
行业垂直场景
- 赛事信息助手（对麦智能）
- 政策解读与匹配
- 车间工艺问答
- 政务办事指引
标杆案例
对麦智能 — 体育赛事 AI 操作系统
为马拉松、越野、铁三等万人赛事提供统一信息入口、实时交互、智能通知与赛后报告，让赛事从「人工运营」升级为「智能运营」。
- 90% 客服替代率，7×24 小时 AI 赛事助手
- 10 万+ 并发支撑，智能通知秒级触达
- 1–3 天极速接入，覆盖赛前赛中赛后全流程
落地成果与价值
我们帮助客户完成的不是「一个聊天窗口」，而是可度量、可迭代、可嵌入业务流程的生产级智能体。从知识库建设到 Agent 上线，全程交付文档、评测基线与运维手册，确保大模型投资转化为可感知的业务价值。