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Ami Season

按种植区域与季节预测产量,在旺季到来前对齐加工产能。

旺季不会等计划:加工产能必须在作物到达之前就位。智能体按种植区域预测产量,并与你实际拥有的产能对照。

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 Season计划 – S&OP/MRP/DRP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. 读取各产区的面积与品种
  2. 按周生成产量预测
  3. 与往季的实际产量比较
  4. 与各基地的加工产能对照
  5. 点出产量超出产能的那几周

等您拍板

  1. 两个产区旺季撞在同一周等您查看
  2. 旺季的收购计划等您审批
智能体处理 5 件 · 您决定 2 件在您的权限内查阅
Ami Season按需响应

旺季的加工产能够用吗?

大部分时段都够,只有两个产区撞在一起的那两周旺季会紧张。

按预测把收购计划做出来,产能超出的部分单独报给我。

已按产量预测,逐产区做出每周的收购计划。

旺季的收购计划超出您授权的范围,已经备好,等您审批。

超产能的那两周怎么处理?

有两条路:把加工外包,或者与其中一个产区商定延后采收。两条路各要挪走多少产量,我都算好了。

审计日志 · Ami Season · 由 原料产区负责人 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 Season直接站在数据层之上
已带权限的数据层 · 计划 – S&OP/MRP/DRP
  • 各区域的面积、品种与农事日历
  • 以往各季的收成
  • 各片区的加工与仓储能力
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 计划 – S&OP/MRP/DRP 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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