Production-Ready AI Systems
Bear Agent让智能体真正落地
把"能演示"的 AI，做成"能交付"的系统。从业务目标到规划、工具编排、记忆检索，再到评测迭代的全链路工程化。
一致性优先
成本可控
规模化部署
专注多智能体系统的真实业务应用
从数据洞察到创意产出，再到可发布的资产。面向内容与品牌增长、消费品创新、销售赋能等场景， 我们更关注一致性、成本、延迟、稳定性与规模化这四个工程问题。
任务规划
把业务诉求拆到可执行的多步工作流与可测量的中间物
工具编排
联网检索、结构化生成、图像管线等资源纳入同一工作流
记忆检索
多层次记忆配合检索增强，确保风格与事实稳定
评测守门
线上A/B与离线基准共存，覆盖质量、成本、时延与合规
工程化要点
为什么是 Bear Agent
以工程化思维构建生产级AI系统，确保每个环节都经得起业务考验
一致性优先
多轮对齐世界观/品牌基调，记忆与检索双轨保障同一角色/同一产品的前后统一
品牌基调统一角色一致性风格稳定
可观测与可回滚
所有中间产出均可追溯与复用；流程节点可回退重放
全程可追溯节点可回退资产可复用
成本/时延受控
对每个节点进行成本/时延画像，建立精准算力花费模型
成本透明时延可控算力优化
安全与合规
指令约束与输出守门常开，记录证据链，便于企业审计与复现
指令约束输出守门审计友好
工作方式
从业务目标到最终交付的完整工作流程
1
业务目标
明确业务需求与期望产出
2
Planner 任务拆解
将目标拆解为可执行步骤
3
Workflow 工具编排
编排各类工具与资源
4
Memory/RAG 支撑
提供事实与风格支撑
5
Guardrail 合规
确保输出合规与对齐
6
Eval 评测
线上/离线评测与优化
7
Artifacts 资产
沉淀可复用资产
数据回流优化
让智能体真正为业务服务
用"资产与评测"把智能体拧成生产力，少一点玄学，多一点确定性。 欢迎基于任一场景探讨落地合作。
方案共创
围绕目标定义可度量的中间产出与验收口径
试点落地
选择高价值场景快速迭代，沉淀流程与资产
规模化部署
结合数据与权限体系，建立评测看板