昭域智能体平台基于 MaaS 底座，以自主决策、协同智能、持续学习三大能力为主线，通过四层编排架构构建能直接承担业务任务的 AI 智能体，广泛应用于智能客服、流程自动化与知识问答。
把大模型从「会聊天」升级为「能干活」：以自主决策、协同与持续学习构建可直接承担业务任务的 AI 员工，流程效率提升 3 倍。
基于 MaaS 底座，以「应用层 / 编排层 / 能力层 / 模型与数据层」四层架构组织智能体，通过目标驱动的任务规划、多 Agent 协同与反馈学习实现闭环执行。
目标驱动、任务规划与自主执行。
多 Agent 协同、角色分工与结果汇总。
反馈学习、能力进化与数据驱动。
应用层 / 编排层 / 能力层 / 模型与数据层。
分层解构 智能体平台 的能力组成与集成关系 —— 自下而上 · 接入 → 能力 → 应用。
对话入口、开放 API 与事件触发器，让智能体随叫随到。
任务规划、工具调用、多 Agent 协同与记忆学习构成大脑。
落地智能客服、流程自动化、知识问答与数据分析等场景。
多轮对话 + 知识库，自助解决率大幅提升。
跨系统任务编排，替代人工重复操作。
智能体自主取数、出图与归因。
客服中心以人工坐席为主，夜间仅留少量值班，复杂咨询需多次转接，客户等待与投诉居高不下。
客服人力成本高、夜间无服务，高峰期排队严重，标准问题占据大量坐席精力。
部署智能体客服，结合 RAG 知识库做多轮问答与工单起草，复杂问题自动转人工并附上下文。
成效 · 常规问题自助解决率 +60%，实现 7×24 服务覆盖，人工坐席聚焦高价值业务。
客户入离职涉及 HR、IT、财务、行政多系统，原靠员工手动跨平台操作，漏步与错配频发。
入离职流程跨系统繁琐，账号开通、权限分配、资产回收常出现遗漏，审计难以通过。
以流程自动化智能体编排跨系统任务，按事件驱动依次调用各系统 API，并做状态校验与回滚。
成效 · 流程效率提升 3 倍，错漏率显著下降，新员工首日到岗即可用全部系统。