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鹊枢 · 多模型编排QueHub
在多个大模型之间按任务智能路由与调度,统一平衡输出质量、调用成本与响应时延。
L3 · 能力层
Demo 好做,跑三个月不出错难。四层架构解决的是同一件事: 让模型的不确定性被约束在可控范围内,让每一步都能查、能回退、能审计。
从模型接入、数据治理、能力封装到业务应用,四层各司其职; 四个自研引擎分别承接其中的能力层与基座层。
分层 / LAYERS
自下而上 · 逐层点亮自研引擎 / CORE ENGINES
承接 L3 / L1 能力在多个大模型之间按任务智能路由与调度,统一平衡输出质量、调用成本与响应时延。
将企业知识沉淀为可检索、可溯源、可治理的知识底座,让每一次回答都有据可查。
驱动 AI 按真实业务流程多步执行,每一步可校验、可回退、可审计,确定性优先于自由度。
支持私有化部署,数据不出域、权限分级、全程可审计,满足企业级合规要求。
下面写的不是规划,是这些能力当前落在哪条产品线上、具体解决了什么。 四条产品线均可公网访问,说得出就查得到。
图片、视频、短剧、数字人分别走不同模型,按任务类型路由,失败自动降级到备用链路。
话术知识库与内容资产库沉淀企业自己的语料,回答可溯源到原始出处。
多步任务按业务流程编排执行,每步结果可校验、可回退;失效向下、原子操作是硬约束。
角色权限矩阵、敏感操作留痕、内容安全出口拦截;对数据边界要求高的客户支持私有化部署。