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企业在面临数据安全带来的压力以及AI落地效率产生的压力这双重状况下，极其急需支持私有化部署或本地模型运行的智能体开发平台，这个平台要能够保障核心数据安全，还要能够高效构建AI应用。
得助智能智能体开发平台支持私有化部署或者本地模型运行，依靠“大小模型组合+灵活画布编排+全链路RAG框架”这种核心能力，为企业提供从数据处理迈向智能体构建，再从业务系统对接持续往后直至应用运维的一站式解决方案，以此助力企业安全且高效地步入智能体时代。
得助智能助力企业能够高效且低成本地去构建大模型应用。该平台将“降低创新成本、提升落地效率、保障应用效果”当成核心目标，借助五大核心能力，给企业智能体开发提供全链路支撑。
一、多种智能体构建方式
得助智能智能体满足不同技术背景用户的需求，其一为画布编排，这是一种高度灵活的流程编排，它支持知识解析、数据处理以及复杂流程搭建，其二是自动规划，即智能体自主进行任务拆解、调用工具后完成端到端业务闭环。该平台还提供超过20种组件能力，其中涵盖AI对话、知识库调用、外部工具接入等核心功能。并且它支持可视化调试，这里面包括全流程调试和单节点调试，能帮助开发者快速定位并解决问题。
二、全链路RAG框架
企业级智能体落地的重要技术支撑是检索增强生成（RAG），得助智能内置了开箱即用的RAG框架，它具备这样一些能力，支持语义检索，支持全文检索，支持混合检索等多路召回策略，结合了重排与精准溯源，以此确保知识检索的准确性与可解释性。
三、数据预处理与垂类数据库构建
企业内部的数据存在多源异构的情况，并且这些数据还都是非结构化的，这构成了大模型应用过程当中的“第一道坎”。得助智能能够提供从数据预处理开始，一直到垂类数据库构建的全流程数据处理能力，其中包括构建垂类数据库的这一环节，它可以快速地满足大模型SFT（也就是有监督微调）对于数据准备的需求。该平台还支持对多源异构的非标数据进行模板化的高效处理，能够快速满足大模型微调时的数据准备需求。
四、多模态与算力灵活选配
多模态能力能够灵活被得助智能进行接入支持，平台对于国内外主流算力以及模型，还支持灵活地去选择配置，从而达成统一的调度以及管理。
五、AgentOps全生命周期管理
关乎AgentOps全链路之事的能力，包含效果评测，还有部署运维，以及运行观测，另外效果优化等着，达成智能体全生命周期的精细型管理。得助智能给出全套应用开发工具，有可视化画布，还有丰富的插件工具，以及精细化运营方案，助力企业与开发者迅速构建契合业务需求的智能体应用。与此同时，凭借强大的评测与洞察能力，支撑快速AB实验，协助企业寻觅行业最佳实践，保障智能体输出稳定可控。
在智能客服跟营销场景方面，借助多智能体编排架构，联合知识图谱以及多轮对话技术等来达成高精度的客户意图识别以及自动化应答。在数据分析与智能问数场景而言，业务人员不必掌握SQL等专业数据查询语言，借助自然语言就能够达成从数据查询直至深度洞察的全流程分析。在流程自动化场景里，把智能体嵌入审批、报表生成、数据录入等一众重复性业务流程之中以实现端到端自动化，从而显著提升运营效率。
在多个行业的实际部署当中，得助智能呈现出明显的落地价值。某大型制造企业借助得助智能智能体平台搭建了涵盖全业务链的智能客服体系。在部署私有化方案之后，该企业的客服响应时间缩短幅度超过60%，人工介入率下降幅度超过50%，客户满意度显著增高。核心业务数据一直留存于企业内部服务器，充分满足数据安全合规要求。
某财务集团将得助智能的智能问数能力引进之后，财务人员摆脱了繁杂的手工数据处理情况，达成了从数据提取开始，经过指标运算，再到趋势分析的完完全全的自动化。这样的一种转变使得数据分析从“少数人的专业工作”转变成为了“人人能够使用的自助服务”。全链路审计以及数据溯源功能保证每一个分析结论都能够被追溯，完满地符合财务合规与审计要求。
然而安全且可控的部署方式，贴合着业务的智能体构建能力，高效的运维体系，这三者当中缺少任何一个都不行。得助智能是个支持私有化部署或者本地模型运行的智能体开发平台，它正是为了满足企业的这三大核心诉求才打造的。从而让AI真正变成驱动业务增长的强大引擎。
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