广州 · AI Agent 系统工作室

OpenStreetMap / CARTO

智能体设计原则

我们如何理解
智能体

智能体不是聊天机器人。

它们是嵌入业务流程中的结构化工作节点。

在 Stellaflux Studio,我们围绕角色、工具、上下文、记忆、评估和人工确认来设计智能体。

一个真正有用的智能体,应该知道自己负责什么、能调用什么工具、何时需要审核,以及输出如何被验证。

01

知识系统

将分散的文档、报告、PPT、讲稿和内部资料整理成可靠、可检索、可生成的工作记忆。

02

流程编排

把真实业务拆解为智能体可以执行的步骤、责任边界、审核节点和交接逻辑。

03

工程智能体

通过专用智能体协同规划、实现、代码审查、测试和迭代反馈。

04

创意管线

将一次性的提示词尝试,升级为可复用的 brief、生成、筛选、质检与交付流程。

03 / 案例

精选构建痕迹

潜空间检索 / 能力坐标

等待查询向量... 悬停地图以解码案例。
维度_X(业务流程)
维度_Y(能力类型)
[ + ]
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[ + ]

04 / 核心能力

核心能力

Fortune, by design.

行运不是好运气,是系统被正确设计后的结果。

[01]WORKFLOW_GRAVITY
任务边界摩擦识别交付节点

流程引力

我们先寻找业务中持续消耗注意力的重力点:重复判断、资料整理、跨系统交接、人工校对和输出确认。智能体不是从模型开始,而是从这些高摩擦节点开始设计。

[02]CONTEXT_ENGINEERING
知识资产检索结构业务语境

上下文工程

我们把文档、规则、示例、历史输出和业务偏好整理成可被系统调用的上下文资产。好的 AI 系统不是只会回答,而是知道应该依据什么回答。

[03]AGENTIC_INTERFACE
产品界面状态可视化人机协作

智能体界面

我们将智能体能力封装进可操作的产品界面,而不是停留在提示词或聊天窗口。用户需要看见阶段、状态、输入、输出、审核和回退路径。

[04]CONTROLLED_AUTONOMY
审查机制质量门槛版本回溯

受控自主

我们让系统自动执行可以被定义和检查的部分,同时保留人工确认、版本回溯和质量门槛。真正可用的自动化,应该既能加速,也能被控制。

05 / 建立连接

准备构建
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