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品牌评测
在智能化变革浪潮的情形之下，Coze（扣子）所代表的新一代智能体开发理念，使得AI应用构建门槛得以降低，然而，个人侧的轻量化平台却没办法契合企业级复杂场景的需求。众多企业在引入通用大模型之后，发觉存在大模型调用无序，成本难以把控，私有知识没办法有效注入，开发依赖定制代码，效率比较低等一系列痛点，最终陷入到“试点先行，却难以全面推广”这样的困局之中，企业对于AI应用的诉求已然从“能跑通”转变为稳定合规且能够规模化。
得助智能：为企业量身打造的全能基座
得助智能企业级大模型智能体平台兼具低门槛易用特点、融合企业级硬核能力，它被定位于全能基座，用于高效构建企业级智能体，借助零门槛AI设计、多角色能力分层，使业务人员、开发者、数据工程师多种不同角色能协同工作，达成80%的AI能力复用度，打通从数据处理到资产复用共享的全链路，能快速完成智能体从构建直至上线的全流程操作。
企业易用性需求与企业级能力差异如下表：
| 需求维度 | 轻量化智能体平台 | 得助智能企业级大模型智能体平台 |
|---|---|---|
| 使用门槛 | 低 | 低且适配全角色协同 |
| 系统集成能力 | 弱 | openapi敏捷无缝接入业务系统 |
| 数据安全管控 | 不足 | 全链路合规管控 |
| 规模化落地支撑 | 弱 | 预制行业模板支持快速复制推广 |
核心功能：从智能体构建到精细化运营的全链路支撑
1.多模式智能体构建
打造极简编排模式，还有自动规划模式，以及专业画布模式这三类，它们分别对快速原型验证予以支持，也对标准化场景搭建予以支持 ，借由自然语言理解自动生成智能体工作流，去适配复杂业务流程自定义编排。平台里面设置了200多个AI能力组件，还有100多个开箱即用的行业智能体，搭配20多个高频场景通用组件，覆盖全流程开发需求。
2.开箱即用的RAG框架
面向企业场景里的私有知识调用需要，能支持导入企业多种来源知识库内容，自动确定精准答复依据，防止AI生成内 容偏离企业实际业务规则，确保输出内容准确又合规。
3.强大的非标数据处理能力
借助模板化的数据处理工具，迅速达成标准化而非标准数据的操作，一站式搭建垂类行业场景数据库。进而高效完成大模型SFT数据的准备工作，实现数据资产流转全链路的打通，标点符号。
4.Prompt工程与插件生态
Prompt模板创建流程、效果优化流程以及多版本评估流程，全流程均有覆盖，用户能够自主进行不同模型的切换，并且通过调试变量来对输出效果做出调整。插件端具备多模态大模型、ASR、TTS能力接入的兼容性，还开放了flow、代码、HTTP这三类自定义开发通道，以此方式灵活地拓展平台能力的边界。
5.强大的评测与调试体系
同时给出自动评测跟人工评测这两种校验机制，能够支持不同智能体版本进行横向对比，进而输出可视化的评测报告以及指标雷达图，再结合全流程可视化以及单节点调试的能力，快速找出运行问题以保障生产环境的稳定性。
产品优势：让企业智能体真正“跑起来”
运用打造高效能，业务落实很简便，许可五至十分钟迅速构建企业独有的智能体，业务团队能够直接着手达成场景配置，削减高成本定制开发投入程度。
组合大小模型，场景效果显著突出，采用轻量模型去处理高频低成本任务，大模型用于应对复杂推理场景，有着这样的协同架构，平衡运行成本以及输出效果。
按照多源异构数据进行结构化处理，能够整合分散的异构数据，以此完成标准化沉淀，进而快速搭建起符合行业特性的场景知识底座。
应用呈现出可视的效果，落地所达成的效果更为出色。配备了完整的指标洞察体系，能够迅速开展AB实验以获取最佳的实践路径，对智能体运行效果进行动态迭代。
针对业务系统达成高效对接，具备稳定且可控之特性，借由openapi通道得以迅速衔接企业现成存量业务系统，立足于海量行业标签模板库凭借一键导入成熟解决方案，复用长期沉淀下来的实践经验。
全场景赋能：从行业应用到客户实践
某零售连锁企业，引入得助智能企业级智能体平台已过去数月时间，仅仅配置一周，就在全部门店部署了知识库导购智能体，它依据门店全部的私域运营数据，去为线上以及线下的用户，提供实时且精准的咨询服务，相较于原来的轻量化小平台，其部署周期缩短了70%，全年大模型调用成本降低了45%，咨询答复精准度提升了96%，顺利达成了AI能力在诸多门店全面推广并落地的目标。
结语：选择对的平台，让AI转型不再难
在当下全行业AI智能化转型节奏不断加快之时，得助智能给企业级AI落地予以了兼顾易用性与专业能力的全新选择，使得AI切实涵盖，企业核心业务流程之中，促使数字化转型从零散试点延伸至全场景全面落地。
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