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Apus Platform
全部业务智能体

Ami Recipe

按门店跟踪配方偏差与损耗,指出正在吞噬毛利的菜品。

餐饮的毛利是按克流失的,不是按月流失的。智能体把配方与各门店的真实消耗比对,指出哪些菜品在吃掉利润。

接下活儿之后,智能体做什么

您在上面一次性交办给它。此后智能体自己盯着数据,在业务事件发生时启动,做完您授权的部分,把其余的连同依据一并带回。下面是它已经做完的,以及正在等您的。

Ami Recipe库存与仓储在岗没有上下班时间 · 没有休息日

智能体自己做完,不用催

  1. 读取各门店的交班结账
  2. 把标准配方与实际消耗比对
  3. 按菜品与班次拆分损耗
  4. 把菜品销量与上期比较
  5. 按啃毛利的程度给菜品排序

等您拍板

  1. 两家门店偏离配方异常之大等您查看
  2. 更新三道菜品的标准配方等您审批
智能体处理 5 件 · 您决定 2 件在您的权限内查阅
Ami Recipe按需响应

哪些菜品在啃毛利?

有三道菜长期超出标准配方,而且三道都在卖得最好的那一档。

把偏离配方的菜品标出来,发给门店负责人。

已逐菜标出配方偏差,并发给了对应门店的负责人。

更新那三道菜的配方超出您授权的范围,已经备好,等您审批。

那两家门店为什么会偏?

两家都在晚班偏得最厉害,而且是同一批靠手工称量的原料。我把分量偏差与备料损耗拆开了。

审计日志 · Ami Recipe · 由 连锁运营总监 授权

本例中的数字仅供说明。真实运行时智能体不会造出任何数字,它只是把系统里已有的东西读出来重新排好。

  1. 在你的权限内读取
  2. 只在你授权的范围内动手
  3. 每一次操作都留痕

您会在哪里遇到它

  • 就在模块界面里建议出现在您已经打开的那张单据旁边,不必切到另一个应用。
  • 用平常的话问 Ami打字或者说话都行,用您在系统里本来就在用的语言。
  • 有活儿时自己启动按业务事件启动,把事情送到您面前,而不是等您想起来。

智能体的数据从哪里来

智能体没有自己的数据仓库,不向外同步,也不留任何副本。它直接在模块正在运行的、已带权限的数据层上读取,并严格遵循调用者本人的权限。

常见的做法
系统之外的 AI
必须先建一份副本
  • 数据离开了企业
  • 权限要第二次重建,而且可能对不上
  • 数字要落后一个同步周期
Apus 的做法中间空无一物:没有需要保护的副本,没有需要同步的副本,也没有需要重建权限的副本。
Ami Recipe直接站在数据层之上
已带权限的数据层 · 库存与仓储
  • 配方与标准份量
  • 各门店的真实原料消耗
  • 按菜品与班次的销售
因为它站在里面,所以只能看到调用它的账号被允许看到的内容,多一行都不会有。

那么 AI 模型本身跑在哪里

触碰敏感数据的任务跑在内部 AI · 本地 LLM,位于贵司自己的基础设施内
不触碰敏感数据的任务使用外部 AI · 外部 LLM,那里的推理能力最强

上面的图说的是数据在哪里,这里说的是模型在哪里运行,是两件不同的事。系统按敏感程度自动分流,您不必逐项挑选。

了解混合 AI 架构

这个智能体不做的事

  • 不会自己给自己授权。它能预填表单、能写入系统,但仅限于您授权的范围;超出之后就停在建议上。.
  • 没有绕过权限的近路。它只能看到调用账号被允许看到的内容,自己不持有任何连接。.
  • 不会匿名操作。日志会记下是哪个智能体、依谁的授权、经谁审批,责任始终留在人这一侧。.

如何启用这个智能体

  1. 贵司需要在使用 库存与仓储 模块,智能体读取的正是该模块的数据。
  2. 无需单独配置权限:智能体的权限就是调用者的权限。
  3. 在实施过程中启用并微调,沿用贵司现有的审批流程。

具体范围与各模块的启用顺序,会在演示时结合贵司现状一并确定。

常被问到的问题

智能体会擅自改数据吗?+

不会擅自改,但它也不只是读。在您授权的范围内,它会预填表单并写入系统;超出这个范围就停在建议上,等有权限的人来处理。无论走哪条路,每一次操作都会进入审计日志。

如果它的建议是错的呢?+

每条建议都带着依据:哪张凭证、哪一行、为什么。审批人在任何东西被写入之前修改或驳回,而这两个动作同样会留下审计痕迹。

它和聊天机器人有什么不同?+

聊天机器人只有被问到才回答。智能体还会接下您一次性交办的活儿,此后自己盯着数据,在业务事件发生时启动并回报。这后一半,正是聊天机器人做不到的。

它和自动化流程有什么不同?+

自动化流程只会执行事先配置好的步骤。智能体读业务数据,按具体情形排出轻重,自己选出该做什么,但仅限于您授权的范围,需要审批的照旧走您现有的审批线。

数据会离开企业吗?+

触碰敏感数据的任务,跑在放置于贵司基础设施内的内部 AI 上;只有不敏感的任务才会用到外部模型。分流按数据的敏感程度自动完成。

看智能体在你自己的数据上跑起来。

按你真正需要的模块和行业预约演示。

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