企业级 AI 解决方案

企业级 AI 智能体解决方案

RAG增强检索 · 私有大模型部署 · AI Agent智能体 · 多模态AI服务

Live demo

产品演示

体验 YGG 智能助手实时流式对话——从数据源接入到检索策略,Agent 全程引导。

YGG 智能助手
如何部署一个企业知识库?
推荐流程是:① 接入数据源 → ② 切片向量化 → ③ 配置检索策略 → ④ 对接 LLM。我可以帮你自动完成第一步,需要现在开始吗?
好的,先接入我们的 Notion。
已识别 Notion 工作区。正在建立增量同步索引……预计 3 分钟完成。
输入消息…
行业应用

行业智能化解决方案

金融科技

金融科技

智能风控模型、金融知识图谱、智能投顾、合规审查AI助手,结论可回溯到条款原文

智能制造

智能制造

工艺知识库、设备预测性维护、质量检测AI、供应链优化,全部支持产线内网私有化部署

医疗健康

医疗健康

临床辅助决策、医学影像AI、电子病历智能分析、药物研发加速,关键环节保留人工复核

真实落地

智能体如何在一线工作

已上线的应用实例覆盖企业中间件、家庭教育、工业自动化、AI-Native 餐饮、私有化会议管理。

智能体周刊

每周追一次 Agent 前沿

全球 Agent 生态:论文、开源、厂商动态。半自动抓源 + 人工审稿。

4 分钟阅读

2026-W31 周刊:Agent 出错以后该怎么办

本周智能体生态聚焦:生产里的 Agent 大多数时间不是在推理,是在处理上一步的失败。工具超时、参数报错、模型走偏——这三件事占了运行日志的大半。我不确定有多少团队认真想过:这三种错误的修法完全不一样。参数非法,把报错回喂给模型往往就好了;工具超时,重试是合理的、便宜的;模型走偏,请直接中止。最差的做法是无脑重试——那是把成本、延迟、以及你未来的失眠,一起乘个三。 先承认:Agent 的日常是擦屁股,不是推理 这周 HackNews 上有个热帖是 [Hugging Face

#weekly#agent#engineering#skills
7 分钟阅读

2026-W31 周刊:Agent 评测怎么做才不自欺

本周智能体生态聚焦:这周 arXiv 上有篇 PAIChecker,专门去查 SWEbench 类基准的 PR 和 issue 是不是真对得上。结论是不少 benchmark 内部就是脏的。这不算新伤,但它把我拉回一个更基础的问题:我们平时怎么测 agent,基本就是在骗自己。 跑通率掩盖了「过程离谱」 先说我最忍不住想骂的指标:run pass rate。我们团队过去几周在调一个本地文件整理的 agent,测下来通过率不错,但我在旁边盯了几轮回放,发现它经常干这种事——要读

#weekly#agent#engineering#paper
5 分钟阅读

2026-W31 周刊:RAG 和 Agent 的从属关系

本周智能体生态聚焦:这周命题是「RAG 和 Agent 的从属关系」。我的判断很直接:RAG 是 Agent 工具箱里的一个工具,不配当底座。把检索写死在每轮开头,是在用固定管线偷懒。但反面我也认——有些场景,固定管线就是正确答案。分界线在哪,下面说。 检索返回的是文档列表,不是答案 周一 ArXiv 上 [AskChem](https://arxiv.org/abs/2607.28618v1) 这篇,讲化学文献综述的,摘要里一句话戳中我:现有检索系统「primarily r

#weekly#agent#rag#architecture

开启企业AI智能化转型之旅

提供从咨询、部署到运维的全生命周期服务,助力企业实现AI赋能