代理式 AI，不止于问答与生成
我们关注 AI 如何在授权边界内连接业务上下文，并协助团队完成一个可追踪、可确认的任务闭环。
| 对比维度 | 对话式 AI | BEintSuite 代理式 AI |
|---|---|---|
| 核心能力 | 问答、检索与内容生成 | 理解目标、规划步骤并协助执行 |
| 系统关系 | 作为独立聊天入口 | 连接业务系统、数据与流程 |
| 价值范围 | 提升单点信息处理效率 | 推动任务闭环与跨环节协同 |
| 风险控制 | 依赖提示与人工判断 | 权限、规则和人工确认共同约束 |
覆盖核心业务场景的六类智能体
产品能力按场景组合，并根据企业系统基础、数据条件和风险边界配置。
将企业内部规章与外部法规转化为结构化知识，辅助法务高效识别合同中的隐性合规风险
典型场景
法务审查合同需同时参考百页企业内部规章与外部法规，人工交叉校验流程繁琐、耗时久，难适配高频审查需求，且容易因个人精力有限忽略隐蔽性合规风险，埋下法律隐患。
能力方式
将企业内部合规规则与外部法律法规通过专业算法转化为结构化向量数据存入向量库；借助自然语言处理技术对合同内容进行语义解析，匹配相关规则；基于增强生成对合同内容展开深度分析，精准识别责任界定模糊、隐性风险等合规风险点，智能生成修改方向和修改建议。
将合规审查从依赖个人经验的逐条比对，转变为规则可追溯、风险可定位、建议可确认的辅助审阅流程，帮助法务团队在更高频次下保持审查一致性。
用自然语言查数，受控执行流程
典型场景
业务人员需频繁查询数据做决策，却依赖人工编写 SQL 查询，沟通成本高、响应慢；当数据维度和分析场景复杂后，传统查询方式难以适配多样化的数据提取需求。
能力方式
通过意图识别将自然语言查询自动匹配为对应意图并完成参数组装，基于 RBAC 做精细化权限校验，在权限范围内展示结果、生成分析结论，并引导用户按规范执行操作。
降低取数门槛，让业务人员自主获取数据、安全地驱动业务流程，减少重复沟通与等待。
用自然语言随时查找企业知识，支持多轮追问
典型场景
技术指南、企业规章等内容分散在不同文档和系统中，查找耗时；新人上手依赖口口相传，知识难以沉淀和复用。
能力方式
基于知识库做自然语言检索，支持多轮追问深挖细节；通过权限分级、检索测试和知识更新，保证答案可溯源、可维护。`
提升知识获取效率，降低 AI 落地成本，让团队经验可沉淀、可复用。
AI 智能体如何进入真实工作
可信与可控
为什么 BEintSuite 的 AI 更贴近企业落地
模型与业务规则协同
由模型理解意图，由确定性规则和专业系统承担关键计算与执行。
安全与权限边界
按企业授权访问数据，支持敏感动作审批与全过程记录。
连接现有业务系统
通过标准接口连接用友 T+ 与其他主流系统，保护既有投入。
Human in the Loop
资金、合同等高责任场景保留人工确认，不以自动化替代责任。
从一个可验证场景开始
- 01
场景诊断
识别高频、重复且边界清晰的业务任务。
- 02
数据与权限评估
确认数据可用性、接口条件和安全边界。
- 03
小范围验证
用真实流程验证准确性、可解释性与人员协作方式。
- 04
受控推广
建立监控、反馈和迭代机制后逐步扩展。
关于企业 AI 落地
企业应该从哪个 AI 场景开始？
优先选择频率高、规则相对明确、数据可获得且风险可控的任务，通过小范围验证再扩大应用。
AI 会直接修改业务系统数据吗？
是否允许写入取决于授权和场景设计。高责任动作默认生成建议或草稿，并保留人员确认步骤。
现有系统数据不统一，也能使用 AI 吗？
可以先从独立知识或单一数据源场景开始；涉及跨系统分析时，通常需要先处理必要的数据连接和指标口径。
如何保证企业数据安全？
通过最小权限、访问审计、数据分级和人工审批控制风险，具体部署方式需结合企业安全要求评估。