动态效果
可视化编排器升级：连线即部署
拖拽 6 类节点（检索、改写、判别、工具调用、缓存、回写）即可生成服务，平均从 3 小时缩短到 22 分钟；发布后自动生成回滚版本，误操作一键还原。
最新动态 / 资讯
订阅更新日志
平台这周上线的三件事
所有更新都围绕一个目标：让非算法同事也能在半天内把一个智能体跑起来，而不用等排期。
推理缓存命中率提升到 71%
相同提示词第二次调用成本下降约 38%，适合客服问答与文档摘要场景。
安全护栏新增 12 类拦截规则
默认开启输入输出双向校验，误拦截率控制在 1.2% 以下，可逐条白名单放行。
多智能体协作进入公测
支持 3~8 个角色分工，主编排器统一计时，长任务失败自动重试 2 次。
核心能力
三块能力，撑起整条智能链路
不堆概念，每项能力都给出可直接复用的默认参数，开箱即用也留得出调优空间。
模型编排
按任务难度自动分流：轻任务走小模型，复杂任务升级到大模型，默认阈值 0.62，可按业务微调。
平均节省 41% 调用成本交互体验层
流式输出、打字机节奏与骨架屏统一封装，首屏 400 ms 内出现首个字符，长回答分段渲染不卡顿。
交互卡顿率 < 0.8%可信与观测
每次调用留存提示词、模型版本与耗时三元组，支持按用户回放，问题定位从小时级压到 5 分钟内。
全链路日志保留 90 天
关键数据条
平台近 30 天的真实表现
2.4亿累计推理调用次数
128msP95 首字延迟
99.95%月度服务可用性
41%平均成本下降幅度
实用指导清单
把人工智能平台接进业务前，先做这 6 件事
按顺序执行，可避免 80% 的上线返工；每条都给出可量化阈值，方便团队自查。
1
先定义成功指标，再选模型
客服问答看「一次解决率 ≥ 72%」，文档摘要看「要点召回 ≥ 0.85」；指标没定清楚就调参，等于盲跑。
2
设置超时与重试上限
单次请求超时建议 8s，重试最多 2 次并加 300ms 退避；超过 3 次重试只会拖垮整体吞吐。
3
提示词版本化，禁止线上手改
每次修改生成新版本号并记录差异，灰度 10% 流量观察 24 小时，核心指标波动 < 2% 再全量。
4
开启缓存与去重
对高频重复问句做语义缓存，相似度阈值取 0.93；命中后直接返回，可省下约三成调用量。
5
给输出加边界护栏
限制最大输出 800 字、禁止编造订单号与金额；敏感词命中即拦截并转人工，误拦截率控制在 1.5% 内。
6
压测再放量
按峰值 QPS 的 1.5 倍压测 30 分钟，错误率 < 0.5%、P95 延迟 < 600 ms 才算通过，再逐步放量。
客户评价
李敏 · 制造业数字化负责人
周航 · 电商平台技术主管
陈叙 · 高校科研信息化老师
用过的人怎么说
“以前做一个内部问答要排两周，现在产品同学自己拖节点，两天就上线了。我最喜欢的是它把延迟和成本直接画在同一张看板上。”
李敏 · 制造业数字化负责人
“冷色系的交互界面同事接受度很高，流式输出让等待不那么难熬。护栏拦住了一次误报金额，省下的麻烦不止一点点。”
周航 · 电商平台技术主管
“我们把论文检索接进来，学生用自然语言问就能拿到带出处的答案。日志能回放每一步，出了问题五分钟就能定位。”
陈叙 · 高校科研信息化老师
应用场景展示
把鼠标放到卡片上，展开看细节
四类最常落地的场景，每类都给出典型输入、期望输出与建议模型规格。
智能客服
输入用户原话，先检索知识库再回答；建议温度 0.3，附带来源链接，一次解决率目标 ≥ 72%。
文档摘要
合同与报告先切 800 字片段再汇总，要点召回 ≥ 0.85；保留原文页码，方便人工复核。
数据分析助手
把自然语言转成查询语句，先校验字段再执行；结果附口径说明，避免同名指标被误读。
创意文案
一次生成 5 版并打分排序，人工只做终选；品牌词与禁用词走前置校验，回归率降到 6% 以下。