AI 工程
AI 工程
为在生产环境中运行而设计的生成式 AI、智能体与检索系统——效果评估、成本控制与失败行为是设计进去的，而不是上线之后再补。
多数 AI 项目失败的位置，都在“一个有说服力的演示”与“一套运维团队愿意接手的系统”之间。差距很少出在模型上。它出在没有人度量的检索质量、写在提示词里而不是落在数据层的权限、没有定义失败路径的智能体，以及到第三个月才显形的推理账单。Xcelerates 优先工程化的正是这些部分。
合作交付物
- 在您环境中真实运行的系统，而不是一个 notebook
- 一套评估集，以及运行它的工具
- 针对质量、延迟与单次请求成本的埋点
- 每一次外部模型调用的失败行为文档
- 为将来运维它的团队而写的交接文档
能力
服务范围。
- 生成式 AI 与 LLM 集成
- 把语言模型放进既有产品或业务流程中。上下文架构、带模式校验的结构化输出、当服务商变慢或不可用时的既定行为，以及一套上线前就能预测的按请求成本模型。
- 智能体与多智能体系统
- 会规划、调用工具并相互移交任务的智能体。显式状态、有上限的重试、幂等的工具调用，以及在每一个不可撤销的操作之前设置的人工审批节点。
- AI 助手与业务副驾
- 基于您的数据和您既有权限模型工作的领域助手——合同审阅、内部知识、运营报表、工程支持。范围锁定在某个真实存在的岗位职责上。
- RAG 与企业知识系统
- 面向企业内容的检索，访问控制在检索时强制执行，而不是写在提示词里请求。切分策略、混合检索、重排，以及读者可以顺着回到原始文档的引用。
- 智能自动化
- 把模型驱动的环节接入已经在支撑业务运转的系统，并把枯燥的部分处理妥当：排队、重试、死信、重放，以及一份记录系统做了什么决定、为什么这么决定的审计轨迹。
- 效果评估与监控
- 上线前用真实案例构建离线评估集，上线后持续在线度量，让提示词或模型的改动可以对照某个基准来衡量，而不是靠争论。
架构
一套系统，按我们评审它的方式画出来。
一个以检索为依据的智能体，在任何不可撤销的操作之前设有审批关卡。并不是每套系统都需要每一个环节——但这里的每一个环节之所以存在，是因为省掉它会导致一种具体且可预见的失败。
一套以检索为依据的智能体系统的架构图，分为三条泳道。
请求路径：请求先经过输入防护，校验载荷并筛查提示词注入。随后由规划器在两条路径之间做选择。检索路径在检索之前先按调用者的访问控制列表过滤，执行关键词与向量的混合检索，对结果重排并返回最匹配的若干条；召回率与引用有效性在这里度量。工具路径按模式校验参数，并附加幂等键。两条路径都汇入合成环节，由它生成一个以检索到的段落为依据的答案，并标注引用。
执行路径：输出检查在任何内容离开系统之前，先核验事实依据、模式一致性与策略合规。可撤销的操作直接进入执行。不可撤销的操作先被路由到人工审批环节，通过之后才进入执行。执行完成后返回响应。
观测泳道：每个环节都会输出链路追踪，携带 token 数、成本、延迟、检索到的引用与工具执行结果。追踪数据采样进入评估集，提示词或模型的改动会在发布前对该评估集重放。