Apolla 企业级 AI Agent 解决方案

Apolla致力于通过场景化规划、模块化构建、多模型智能体部署、RAG+MCP优化策略，为企业打造稳定、可控、高ROI的 AI Agent 体系，实现从“AI辅助”到“AI共创”的转型。

帮助企业识别AI落地的关键场景，制定全面的AI转型路线图。

场景诊断工作坊: 与业务部门联合开展Workshop，评估流程痛点、知识密集场景、重复任务

投产比评估: 构建Agent引入后的业务与技术收益模型，评估投产比

AI战略路线图: 输出1-3年AI落地路径、关键能力建设里程碑、资源投入建议

帮助企业识别AI落地的关键场景，制定全面的AI转型路线图。

Agent指标体系: 启动率、完成率、调用准确率、知识召回准确率、满意度等关键指标

日志与反馈系统: 对话记录分析、用户评价采集、风险识别（如幻觉、低准确）

持续优化循环: 基于监控结果持续优化 Prompt、工具接入、知识源质量

通过多 Agent 协同 + 角色分工的方式，提升任务完成效率与智能化水平

MCP 架构设计与实现（Memory/Control/Profile 的接口集成与训练）

多Agent协同设计（如：Planner + Researcher + Operator）

使用 Dify / AutoGen / AgentVerse 实现 agent协同网络

基于实际业务流程与数据资产，构建高性能、可控、可持续运营的AI Agent系统

模型集成: 集成 GPT-4o、Claude、DeepSeek、Gemini、Qwen 等多语言模型

Agent 任务建模: 定义 Agent 的输入/输出结构、意图解析、对话流程、工具集成

Dify 平台配置: 使用 Dify 平台完成 Agent 编排、插件接入、消息管理、多轮对话配置

私有部署与安全合规:企业级部署到 AWS、阿里云、本地服务器，满足企业安全、合规要求

帮助企业识别AI落地的关键场景，制定全面的AI转型路线图。

知识库构建: 结构化、半结构化、非结构化文档接入（PDF, Word, PPT, Markdown）

Embedding模型优化: 使用 DeepSeek Embedding, MiniLM, BGE 等支持多语言、多领域场景

检索策略调优: 基于向量召回 + 规则过滤 + rerank + hybrid 检索增强生成准确性

让我们的专家团队帮助您制定最适合的 AI Agent 解决方案，释放企业智能化潜能。