企业 Agentic AI 整体架构

以业务场景为牵引 · 以智能体为执行单元 · 以知识/记忆/数据为组织资产 · 以飞书为协同入口 · 以 Evose 为编排大脑

① 产品研发线 从洞察到上市

用户洞察市场分析竞品监测趋势挖掘配方 / 卖点合规预审

② 内容创作线 从素材到资产

文案创作图文创作短视频脚本详情页直播话术社媒种草

③ 电商运营线 从上架到成交

商品上架价格策略店铺诊断客服问答评价管理促销策划

④ 增长投放线 从触达到 ROI

人群洞察AI 投放素材审核质检合规效果归因预算调优

⑤ 达人商务线 从选人到成交

AI 推荐达人AI 评估达人AI 销售陪练合作履约ROI 复盘
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1接入与交互层 · 飞书 — 让员工像 @ 同事一样 @ AI

全量集成于飞书:群机器人 / 消息卡片 / 云文档 / 多维表格 / 审批 / 日程,原生入口调用 Agent,不另起新工具。

飞书群机器人 / 私聊群内或私聊 @ Agent,发起任务、查询进度
飞书消息卡片结果以交互卡片返回,内嵌"通过 / 驳回 / 再生成 / 转人工"按钮
飞书云文档洞察报告、文案、详情页直接落到云文档,人 + AI 共编
飞书多维表格商品矩阵、素材库、投放计划、达人池由 Agent 直接读写
飞书审批合规、发布、上线、达人合作等关键节点走飞书审批,Agent 自动提单
飞书日程 / 任务数字员工的工作排期、提醒、周报与人类员工同一日历
业务系统嵌入电商后台 / ERP / DAM 通过飞书侧边栏 / 小程序唤起 Agent
人机协同台飞书内统一查看:谁在用、Agent 在做什么、待审批、出错告警
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2智能体能力层 — 一个个"专业岗位"的数字员工

每个 Agent = 角色设定 + 专属技能 + 专属知识切片 + 专属工具集,可独立工作,也可组队协作。

🔬 产品研发类
  • 用户洞察 Agent
  • 市场 / 趋势分析 Agent
  • 竞品监测 Agent
  • 配方 / 卖点提炼 Agent
  • 合规预审 Agent
✍️ 内容创作类
  • 文案创作 Agent
  • 图文 / 海报 Agent
  • 短视频脚本 Agent
  • 详情页 Agent
  • 直播话术 / 种草 Agent
🎯 达人作战室 · 商务专用
  • AI 推荐达人 Agent
  • AI 评估达人 Agent
  • AI 销售陪练 Agent
  • 合作履约跟踪 Agent
  • ROI 复盘 Agent
🛒 电商运营类
  • 商品上架 Agent
  • 客服问答 Agent
  • 评价管理 Agent
  • 店铺诊断 Agent
  • 促销 / 活动策划 Agent
📈 增长投放类
  • 人群洞察 Agent
  • 投放素材生成 Agent
  • 素材 / 质检审核 Agent
  • AI 投放优化 Agent
  • 归因 / ROI 分析 Agent
🧰 共享技能池(所有 Agent 可调用)
检索与问答(RAG)
数据分析 / 表格处理
图文生成 / 多模态理解
合规与敏感词审查
外部系统调用(电商 / 广告 / CRM)
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3智能体编排与协作层 · Evose — AI 智能体协作平台:把 AI 当团队成员一起用

编排能力全量接入 Evose —— 一个把 AI 作为团队成员、而非单点工具的协作平台。企业侧只做业务编排配置,不再自研调度引擎。

🧩 Evose · AI 智能体协作平台 让 AI 成为团队成员,而不是散落的工具
⭐ Evose 五大核心能力
🎭 角色化预置 Agent PM / 设计 / 市场 / 销售 / 数据 / 运营 等 10+ 岗位模板,即选即用,免从零调教
🧠 多模型并排对比 OpenAI · Claude · Gemini · DeepSeek · Qwen · Kimi · 豆包 全家桶,同一 Prompt 并排看效果
🛠️ 三种构建方式 · 核心亮点
▸ 提示词 Agent — 业务人员可写
▸ 编排 Chatflow — 对话式流程
▸ 可视化 Workflow — 低代码拖拽
📚 知识 / 工具 / MCP 扩展 复用 L4 企业知识库,接入外部工具、MCP 协议、插件生态,能力可无限延伸
🌐 社区化沉淀 对话可点赞 / 分享 / 分支 / 继续别人的思路,团队经验从个人 → 组织复用
🤝 智能体编队(Agent Team)— 按业务线编组的虚拟团队,每个编队 = 一组 Agent + 业务负责人
研发洞察小组用户洞察 + 市场分析 + 竞品 + 合规 Agent
内容创作小组文案 + 图文 + 视频脚本 + 详情页 Agent,共享品牌调性
🎯 达人作战小组AI 推荐达人 + AI 评估达人 + AI 销售陪练 Agent,商务专用
电商运营小组上架 + 客服 + 评价 + 活动 Agent
投放增长小组人群 + 素材生成 + 素材审核 + 投放优化 Agent
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4知识 · 记忆 · 数据层 — 组织大脑,越用越聪明

让每一次 Agent 的工作都沉淀为可复用的组织资产。数据库需重做数据清洗 / 数据治理 / 数据 MCP,是本层的重点建设项。

📚 企业知识库
  • 产品知识(配方 / 功效 / 卖点)
  • 品牌资产(调性 / VI / 话术规范)
  • 合规库(法规 / 平台规则)
  • 历史素材与案例库
🧠 记忆体系
  • 短期记忆:会话上下文
  • 长期记忆:用户偏好 / 历史决策
  • 组织记忆:跨 Agent 共享经验
🗄️ 数据库
  • 数据清洗:清理脏数据 / 去重 / 归一化
  • 数据治理:标准 / 血缘 / 质量 / 权限
  • 数据 MCP:统一数据服务接口,给所有 Agent 调用
🎓 经验与技能资产
  • 企业(Skills)广场
  • 优秀 Prompt / 工作流模板
  • 失败案例与红线库

🏗 基础模型与服务层

外部接入,统一通过模型路由,按场景选用公有云大模型 / 多模态模型 / 行业模型。

🛡 安全治理与运营底座

复用企业现有协同平台的统一身份、组织架构、权限体系;叠加 AI 内容安全、操作审计、数据脱敏。

🌐 架构主线 — 让整体协同自洽的四条原则

① 嵌入而非另起 AI 不再造工作台,以机器人、卡片、文档、表格、审批等形态嵌入员工日常协同平台,人和数字员工同框协作。
② 业务即组织 AI 系统视为一个数字员工组织:Agent 是岗位、编队是部门、知识库是企业大脑、治理是公司制度,与业务天然同构。
③ 资产即护城河 真正的壁垒不在模型,而在"知识 + 记忆 + 经验"。每次 Agent 工作都自动回写组织资产,系统越跑越懂自己。
④ 人始终在环 合规审查、素材发布、投放上线等关键节点必须人工把关,Agent 提效不替代决策。人和 AI 在同一条流程里。