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Leadeep MA是什么?元智能体（Meta Agent）-- 一支会自己做研究、做AI研发的Agent团队，日夜不停地边干活边更新。
01、自动评测
客观评估AI效果
客观评估AI效果
02、自动找原因
定位问题根因分析
03、自动改进
优化策略迭代方案
04、自动训练
持续学习能力进化
企业AI落地的主要难点搭建只是入场券。如何低成本调优、如何持续进化、如何在合规边界内释放价值，才是决定AI项目生死的关键。
Leadeep MA核心价值主张Leadeep MA是元智能体（Meta Agent），不是单一AI工具 - 它是一支不知疲倦的算法团队。
产品架构
计划·财务·研发·招聘·供应链·法务......
随时调用，灵活组合，覆盖企业核心业务场景
自动评测 → 自动找原因 → 自动改进 → 自动训练
不管底层模型怎么换、上层业务怎么变，企业核心经验锁定在这一层，不断沉淀为专属知识资产。
DeepSeek·GLM·Kimi ·自研模型·......
全面兼容主流大模型及自研模型，企业可按成本和性能随时切换。
核心价值一：快 - AI快速构建某世界500强企业实践案例一你提需求，MA自己去对目标、搭模型、搭Agent
人力大幅节省、 成本显著降低、 上线周期缩短80%+
核心价值二：越用越强 -- AI持续进化Agent上线不是结束，而是开始
1、用的人提意见，经验自动沉淀；换模型也不丢失
2、每一版都有记录，只会变强不会退步
3、平台积累的经验可跨场景复用，加速新Agent构建。
核心价值三：安全合规--私有化部署适用于国央企、金融机构、涉密单位等对数据安全有严格要求的组织。
一体机方案
整套平台部署在企业自己的机房里。
整套平台部署在企业自己的机房里。
数据不出门
所有数据和模型推理在企业内网完成。
自研模型保障
350亿参数自研模型，对标前沿闭源模型。
合规无忧
满足国央企数据安全合规要求。
案例一：计划生成智能体
案例二：计划预警智能体01、风险预警链路
偏差加载 - 写入项目工序，时标逻辑网络
影响推演 - 分析紧后工序，关键节点与总工期
DOP亮灯 - 按监控规则，推送相应管理层级。
02、预警价值
· 从孤立红点 - 风险影响地图
· 从"哪里慢了" - 慢在哪最危险
· 从人工判断 - 毫秒级自动推演
· 从事后发现 - 天级前置预警
案例三：计划纠偏智能体
案例四：投标施组、方案生成智能体核心矛盾：从“人工反复查找” 到 “AI辅助生成+人工确认”。
施组及方案编制流程
1、项目资料解析：自动提取工程概况、工程量、规范依据、进度资源。
2、AI目录生成： 以企业模板为骨架，快速形成三级目录结构。
3、章节正文生成：通用章节调知识库，事实类章节提取项目资料。
人工确认与合理性检查
空章节/未确认字段/规范版本前置检查，保留完整编辑权。
2、AI目录生成： 以企业模板为骨架，快速形成三级目录结构。
3、章节正文生成：通用章节调知识库，事实类章节提取项目资料。
人工确认与合理性检查
空章节/未确认字段/规范版本前置检查，保留完整编辑权。
投标（技术标）管理流程
1、读标解析：识别评分项/暗标规则，提取工程概况关键信息
2、AI目录生成：以评分标准为第一依据自动生成三级目录
3、章节正文生成：四种策略协同生成，来源可追溯，不编造事实
2、AI目录生成：以评分标准为第一依据自动生成三级目录
3、章节正文生成：四种策略协同生成，来源可追溯，不编造事实
三维检查与导出
评分响应/暗标风险/格式规范三维前置检查
评分响应/暗标风险/格式规范三维前置检查
产品界面·AI目录生成
产品界面·章节正文生成
知识库建设+AI生成+人工确认三位一体，读标 → 目录 → 章节 → 导出全链路AI辅助，初稿效率大幅提升。
案例五：小筑填报智能体
AI工作台：减负提效的好帮手。
衔远AI工作台 - 智能减负，高效赋能
智能高效，减负提效
基于衔远AI大模型，自动完成高频工作，显著提升效率。
基于衔远AI大模型，自动完成高频工作，显著提升效率。
场景化覆盖，精准赋能
覆盖建筑全场景，自然对话交互，降低专业门槛。
案例六：设备智能运维面向制冷机组与冷却水系统，直击运维核心痛点。
01、故障诊断与处置智能体
解决问题：告警多、根因难找、处置依赖老师傅经验
告警自动归并分诊·根因溯源与证据链·分步骤处置建议·处置后恢复验证。
解决问题：告警多、根因难找、处置依赖老师傅经验
告警自动归并分诊·根因溯源与证据链·分步骤处置建议·处置后恢复验证。
02、工单协同智能体
解决问题：工单派发靠人工协调、响应慢、SLA难跟踪
诊断结果自动转工单 ·按技能/负荷智能调度·超时改派升级·完工总结与案例沉淀。
03、运维数据分析与健康评估智能体
解决问题：设备健康状态不可知、趋势预判难、分级无依据
PH健康指数实时计算·分项健康雷达·异常趋势预测·风险预警与健康分级。
04、能耗优化智能体
解决问题：能耗成本高、运行参数凭经验、节能空间不明确
能耗基线与对标·运行参数优化建议·负载匹配分析·节能潜力评估
案例七：AI生产排产进化MA01、业务痛点：
各部门诉求互相冲突；销售保急单，采购护库存
车间少换产，管理层控交付、成本、库存
传统APS只算一个 “数学最优解”人只能被动接受，难以权衡经营取舍。
02、AI排产方案
同一约束，并行算4 套方案
成本优先 - 减少换产，压缩综合成本； 效率优先 - 高产出产品先排
平衡优先 - 均衡控各产品欠货风险； 紧迫度优先 - 缺口最大的先排
自动识别瓶颈，分钟级重排；支持多场景模拟
AI出方案，人做经营决策
同一约束，并行算4 套方案
成本优先 - 减少换产，压缩综合成本； 效率优先 - 高产出产品先排
平衡优先 - 均衡控各产品欠货风险； 紧迫度优先 - 缺口最大的先排
自动识别瓶颈，分钟级重排；支持多场景模拟
AI出方案，人做经营决策
03、博世单场景验证
下降约2/3 欠货+换产综合损失
验证范围：
博世单工厂场景 10个成品X3条产线
月初定方向，突发插急单跨部门对齐，从“口头争吵”转为“数据化取舍”
下降约2/3 欠货+换产综合损失
验证范围：
博世单工厂场景 10个成品X3条产线
月初定方向，突发插急单跨部门对齐，从“口头争吵”转为“数据化取舍”
案例八：铁矿石基差预测进化MA系统定位
在客户内网部署容器化批处理系统，基于固化模型版本，按周度节奏自动完成数据校验、特征生成与多模型集成预测，输出基差方向参考。
预测输出维度
· 预测方向：基差上涨/下跌判断
· 变化幅度：基差变动数值估计
· 模型投票：多模型方向一致性分布
· 强信号标记：投票一致性+阈值规则
· 重要特征：影响较大的指标与业务因子
· 变化幅度：基差变动数值估计
· 模型投票：多模型方向一致性分布
· 强信号标记：投票一致性+阈值规则
· 重要特征：影响较大的指标与业务因子
建筑行业标准方案（19个场景）| 场景 | 价值 | 核心功能 |
| 全链条计划 | 报批、招采、设备加工与施工节点放入同一张计划，及时看清前置任务影响。 | 统一任务与责任编码 → 倒排检查影响 →确认版本发布;联动甘特图、前置任务清单、风险清单 |
|
招标解析与技术标 |
招标条款、技术标章节和证明材料对应，减少遗漏响应与版本混用。 | 解析招标及澄清 → 抽取否决评分项 → 映射章节和证据 → 生成技术标草稿 →投标人员复核 |
|
资格预审文件 |
按资格条件组织企业证照，及时暴露过期、缺失和字段不一致问题。 | 读取资格条件 → 检索企业材料 → 核对字段有效期 → 组装预审草稿 → 审核补齐 |
| 清单成本匹配 | 项目清单匹配到企业成本项，单位、价格口径和疑难匹配依据透明可查。 | 导入清单成本库 → 统一特征与单位 → 规则及语义检索 →复核疑难缺价项 →计算导出 |
| 自动组价 | 基于已确认工程量、清单特征和授权计价规则生成可复算的组价明细。 | 确认工程量特征 →匹配授权定额 →计算人材机取费 → 检查异常差额 →造价人员复核导出 |
| 报价策略 | 结合成本底线、评分规则与历史案例，比较三种报价情景及敏感因素。 | 筛选可比案例 → 提取规则假设 → 测算三种情景 → 分析敏感因素 →商务决策留档 |
|
公开成交参考库 |
持续整理公开来源的成交信息，为可比项目分析提供可追溯数据。 | 采集获准来源 → 提取结构化字段 → 去重分类校验 →异常复核归档 →检索比较持续更新 |
|
图纸识别与辅助算量 |
识别限定专业构件信息，形成有来源和计算依据的工程量复核结果。 | 标定专业构件范围 → 识别尺寸编号做法 → 关联跨图信息 →按规则计算 →人工复核差异 |
| 广联达操作智能体 | 让智能体按已确认图纸信息执行典型算量操作，支持随时接管与恢复。 | 确认结构化参数→ 编排典型操作 → 逐步执行留证 →异常暂停人工接管 →核对算量结果 |
|
针对性专项方案 |
把项目部位、图纸参数和现场条件写进方案，参数全文保持一致。 | 建立项目参数卡 → 检索适用工法案例 → 生成针对性章节 →检查参数版本 →专业复核导出 |
|
高支模与专业验算 |
筛出需重点复核的支撑部位，连接授权计算工具形成可追溯计算书。 | 确认尺寸荷载参数 → 匹配支撑做法 → 向计算工具传参 → 回收计算书核对 → 专业人员复核 |
| CAD节点库复用 | 将授权节点转为可检索、可追溯的图形资产，在允许参数边界内调用。 | 整理授权节点 → 建立标签版本 → 检索适用节点 → 校验参数后调用 → CAD成果复核归档 |
| 瓷砖排版 | 按确认尺寸和砖规格生成可修改排版，计算切砖与材料用量 | 确认空间与砖规格 → 设置起铺对缝规则 → 生成候选排版 →人工调整重排 → 校核用量导出CAD |
| 砌体排版 | 结合墙体、洞口和砌块规格完成可修改排版，形成砌块统计及校核CAD图。 | 确认墙体洞口 → 配置错缝节点规则 → 计算砌块排版 → 调整洞口重排 → 核对用量导出CAD |
| 局部机电排布 | 在限定机房或管井内，根据净距、标高与检修约束生成候选排布。 | 校验结构化几何 → 配置净距检修约束 → 求解候选排布 → 专业人员复核冲突 → 调整校核导出CAD |
| 专业缺陷识别 | 用专家标注照片适配三类可见缺陷，给质量人员提供待复查线索。 | 专家标注清洗样本 → 按项目划分数据集 → 适配三类可见缺陷 → 现场提示疑似缺陷 → 质量人员复查反馈 |
| 预制构件排产 | 联动构件订单、工厂产能与现场安装需求，给出生产排程和异常重排建议。 | 汇集订单现场需求 → 建立产能工艺约束 → 计算生产排程 →模拟插单停机重排 → 生产负责人审核 |
| 构件全程跟踪 | 为共研场景提供统一登录、权限、评测发布与运维能力。 | 建立唯一编码 → 加工扫码更新 → 出库运输更新 → 到场安装确认 → 分析异常追溯影响 |
| 部署与算力底座 | 用唯一编码关联生产、堆场、运输与安装状态，及时发现交付异常。 | 确认环境容量→ 部署生产测试环境 → 接入登录权限审计 →评测压测备份演练 → 灰度发布运维交接 |
携手共建AI应用场景我们赋能客户的AI应用场景落地，让场景实现自进化。
无论哪种模式，Leadeep MA都能帮助客户的AI场景实现持续自进化 -- 越用越强
共研场景模式
衔远与客户联合研发，针对客户核心业务场景深度共创，快速验证并迭代。
客户自研场景模式
客户基于Leadeep MA平台自主搭建场景Agent，衔远提供平台能力和持续进化支撑。
产品架构基于「通专融合」技术，构建面向AI原生的企业级智能涌现平台。
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构建面向AI原生的企业级智能涌现平台，
为企业提供贯穿决策、管理与执行的AI原生基础设施，
打通从顶层决策到底层执行的智能闭环，
以全新的效率和模式解决企业最核心的创新增长难题。
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