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Ami Fleet

按真实行驶里程预测保养,并在年检或保险到期前发出提醒。

一辆抛锚在路上的车,成本是按时保养的好几倍。智能体按每台车的真实里程安排保养,并确保车辆载货期间证照不会到期。

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 Fleet设备维护 – EAM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. 跟踪每台车的真实里程
  2. 与该车型的保养节点比较
  3. 查阅近期的维修记录
  4. 核查年检与保险的到期日
  5. 把排期避开有装载任务的日子

等您拍板

  1. 两台车年检在同一周到期等您查看
  2. 需要把车撤出线路的保养等您审批
智能体处理 5 件 · 您决定 2 件在您的权限内查阅
Ami Fleet按需响应

哪几台车快到年检或保养了?

有两台车年检落在同一周,另有一台已超出按里程计的保养节点。

到节点的车排上保养,正在装货的别动。

已为到节点的车辆排好保养,并避开了它们已有装载任务的日子。

需要把车撤出线路的保养超出您授权的范围,已经备好,等您审批。

年检到期的两台怎么周转?

我把两台的时间分到了不同的两周,并提前把那一周的货挪到了还空着的车上。

审计日志 · Ami Fleet · 由 车队经理 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 Fleet直接站在数据层之上
已带权限的数据层 · 设备维护 – EAM
  • 各车辆的里程与运行小时
  • 保养与维修历史
  • 年检、保险与许可的到期日
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 设备维护 – EAM 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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