集智未来—基于开普云AI Agent的员工数智化转型工作台

开普云

该企业由开普云投递并参与金猿组委会×数据猿×上海大数据联盟共同推出的《2025中国大数据产业年度AI Infra领先企业》榜单/奖项评选。

在数字化转型浪潮中，国家、国务院及北京市政府，分别出台“人工智能+”相关政策，要求抓住人工智能大模型技术革新机遇，尤其是国有企业要加快数字化转型步伐，加快人工智能技术在产业中的应用，提升国有企业的创新能力和核心竞争力。

北京集智未来人工智能产业创新基地有限公司（以下简称“集智未来”）作为国有企业的一员，肩负“技术创新引领者”与“产业变革推动者”的双重使命，在数字化阶段，公司的建设已初具成效，但在智能化阶段，存在现有数据分散，现有数据无法支撑AI应用、内部知识无法共享、缺少个性化AI工具及数据安全等业务现状，在充分分析企业业务发展现状后，联合深耕数据及模型智能相关技术的北京开普云信息科技有限公司（以下简称“开普云”），借助以人工智能技术为代表的新质生产力，建设基于新质生产力的企业数字化转型平台，提升员工效率和质量，引领行业创新，推动国有企业智能化转型。

时间周期：

开始时间：2024年12月

中间重要时间节点：2025年6月

完结时间：2025年8月

AI Infra应用需求

1.日常办公场景

·客户需求：针对员工在日常办公中面临大量公文撰写、长篇文档处理、业务咨询与问答等重复性工作，利用大模型能力为日常办公高频场景提供智能辅助，提升日常办公效率。

·解决方案：开普云基于自研的开悟智能体平台提供的多模型集成能力、混合检索增强引擎以及智能体可视化编排组件，通过内置Qwen系列、DeepSeek系列等多块大模型，搭建企业专属知识库，开发建设符合客户真实场景需求的智能问答、公文写作、长文生成、解读分析等智能化通用办公工具集合，服务客户全体员工，辅助提升日常办公效能。

2.个性化业务场景

·客户需求：聚焦客户内部战略咨询、资产管理等存在大量数据收集、检索及梳理盘点的场景，建设覆盖从数据采集、治理到内容生成的全过程AI助手，为核心业务部门提供个性化智能助手服务。

·解决方案：开普云结合自身互联网多渠道大数据采集治理能力与AI Agent中台能力，整合客户多渠道互联网数据来源进行一站式自动化数据采集，并基于开悟智能体平台自带数据清洗与知识库构建能力，为客户定制开发战研助手、资产管理助手等个性化智能助手，大幅提升相关业务部门工作效能与质量。

3.企业经营场景

·客户需求：客户在企业经营决策中，面临数据查询依赖技术人员、多源数据整合难、指标分析不及时的痛点，亟需构建可对接底层数仓，构建自然语言问数的智能数据底座，实现经营数据的快速检索与深度分析。

·解决方案：开普云针对客户数据驱动管理决策需求，通过分析客户数据资产现状、日常数据分析场景及领导管理决策需求，将客户泛化需求转化为结构化问数（ChatBI）的模块化能力，通过构建语义指标体系、意图识别体系、自然语言转SQL服务、数据可视化、归因分析和数据预测共6部分需求，对接客户现有数仓中600+数据资产目录、2000+张数据表，为客户提供基于自然语言对话式问数、查数、数据分析及报告生成服务，提高客户科学决策水平。

4.协同办公场景

·客户需求：在跨部门协同中，存在知识共享难、任务管理分散、流程驱动慢等痛点，期望将大模型能力与现有协同办公系统对接，实现企业内部知识共享、智能发起工作任务、流程智能驱动等功能，减少信息壁垒、降低内部业务流转耗时。

·解决方案：开普云基于开悟智能体平台提供的标准API开放能力，与客户协同办公系统深度集成，打通企业知识、业务流程、工作任务等核心模块，通过嵌入式员工超级助理，将AI能力融入客户已有协同办公系统，提供知识问答、任务发起、流程驱动等智能化服务，大幅提升客户内部业务协同效率。

面临挑战

1.底层算力与模型体系的适配性

客户原有 IT 基础设施以通用业务服务器为主，无专属AI算力资源，且未搭建统一的算力底座，无法支撑大模型的本地化部署与高效运算。同时，前期仅零散接入通义千问V1.0单一模型，无标准化的模型管理体系，存在多模型兼容适配难、模型调用响应慢、不同业务场景模型能力不匹配等问题。

2.企业数据整合与安全性保障

企业数据作为核心战略资产，分散于人力资源、法务、财务等多个业务系统，导致知识共享效率低下、检索精准度不足，统计数据从准备到呈现周期冗长，严重影响决策效率。尤其作为国企，面临数据安全与价值挖掘的两难困境：现有体系缺乏分级权限机制，接入公有大模型存在泄露风险，而建设私有化数据基座需解决多系统同步、涉密数据隔离与全链路追溯等复杂问题。

3.对企业现有组织架构的冲击

大模型对传统组织架构形成显著冲击。企业内部部门间存在明显的业务与数据壁垒，业务部门、技术部门及管理层等不同层级对AI的认知差异较大，企业内部组织缺乏跨部门协调机制，导致需求对接周期长、信息传递失真，AI能力与业务需求脱节。另外，由于AI能力的接入，企业内部也需要考虑新模式下组织构成、业务流程等重建带来的潜在影响。

4.企业个性化业务场景适配

通用大模型难以直接匹配特定业务逻辑，而传统应用架构缺乏针对国企业务的定制能力。关键挑战在于如何在统一智能中台基础上，实现"通用能力+场景化定制"的平衡，避免为单一场景重复投入。这要求深入理解业务本质，将行业知识与AI技术深度融合，建立可复用的场景适配框架，使大模型既能保持通用能力优势，又能精准解决具体业务痛点，真正实现技术价值向业务价值的有效转化。

战略目标

站在国家数字化转型与国企智能化升级的宏观高度，本项目旨在构建一个以人工智能为驱动的现代化企业治理新范式。其根本价值不仅在于提升日常办公效率，更在于通过智能技术重构企业知识体系、决策机制与协同模式，实现从"经验驱动"向"数据与知识双轮驱动"的战略转型。本项目围绕"智能基座-场景应用-价值创造"的三层架构，确立以下战略目标：

1.构建智能化企业知识中枢

打造企业级知识智能管理与应用体系，实现组织知识的资产化、结构化与智能化。通过构建统一的智能体平台底座，使企业知识获取效率提升4倍以上，将知识从静态资源转化为动态生产力，支撑企业持续创新能力。

2. 建立数据驱动的科学决策体系

推动企业决策模式从"经验主导"向"数据智能辅助"转变，覆盖80%以上核心业务场景。通过数据智能体平台建设，实现关键业务指标实时洞察，使管理层决策响应速度提升80%，重大决策的数据支撑完整度达到95%以上，显著降低决策风险。

3.重塑人机协同的现代化办公范式

构建"AI增强型"工作模式，释放员工创造力与专业价值。通过智能办公应用矩阵建设，使常规事务性工作耗时减少70%以上，员工聚焦高价值工作的比例提升40%，实现人力资源结构的优化与效能的倍增。

4.打造可持续演进的智能创新生态

构建开放、可扩展的智能应用生态体系，形成"平台支撑-场景创新-价值验证-能力沉淀"的良性循环。首期重点打造2-3个标杆性智能应用场景，形成可复制的AI赋能模式，为后续50+业务场景的智能化演进奠定基础，确保智能应用开发周期持续缩短30%。

通过上述战略目标的实现，本项目将不仅提升企业的运营效率与管理质量，更将推动企业组织架构、工作模式和决策机制的深层次变革，构建面向未来的智能化企业核心能力，为国有企业数字化转型提供具有示范意义的"典型方案"，在数字经济浪潮中持续引领行业发展。

实施与部署过程

1.资源投入

在基于AI Agent的员工数智化转型工作台项目实施过程中，为保障项目高效推进与落地，项目进行了全方位、体系化的资源投入：

·团队资源投入

组建了涵盖调研、规划、产品、研发及运维的专项项目组，并引入外部权威专家对方案进行多轮论证，确保其科学性、创新性与业务融合性。

·硬件资源投入

分批次采购部署了由8台高性能AI算力服务器及10台通用CPU服务器组成的算力集群，并配置了相应的网络与安全设备，以支撑大模型运算与系统稳定运行。

·软件资源投入

投入自研的“开悟”系列核心软件产品（包括智能应用中台、问答/问数系统、AI助手等），并本地化部署了通义千问、DeepSeek、开悟行业大模型等多规格模型，以及多种专用小模型，满足多元化智能场景需求。

·技术资源投入

依托三大自研核心技术——基于深度学习的复杂文档解析、全文+向量混合检索、基于文档结构的精细化召回，并构建了智能体可视化编排、多模型兼容、企业级插件等技术体系，降低开发门槛，形成可复用代码资产。

2.系统架构

系统采用五层分布式体系架构，构建可持续优化、安全可靠的员工数智化应用工作平台：

图1：系统架构

基础设施层：指招标人提供的基础软件、算力资源、存储资源、网络资源等底层运行环境。

数据源：大模型应用平台（模型中台）、知识库以及上层的智能助手应用所需的数据来源，主要包括与本项目相关的业务系统数据、底层数仓数据、本地上传数据及互联网采集的数据，通过数据对接方式接入知识库。

中台支撑层：建设大模型智能应用平台（模型中台）及知识库存储功能，以及数字人驱动云服务接入，旨在为上层智能应用提供智能体搭建、知识数据存储及数字人驱动服务。

智能应用层：主要支持智能化应用工具集（AI助手）及员工超级助手两大应用模块，为员工提供日常智能应用功能入口。

用户访问层：提供Web、移动两种访问渠道，包括两个独立门户及嵌入式页面，满足不同用户入口需求。

3.核心技术和产品

核心技术：基于深度学习的文档解析技术、基于全文检索和向量检索的混合检索技术、基于文档结构的精细化召回技术。

重要产品：借助大模型技术，建设基于AI Agent的员工数智化转型工作台，围绕内部办公及管理决策场景，建设基于大模型技术的智能体平台底座、智能化应用工具集（AI助手）、智能高效的员工超级助理及数字人等产品服务，为员工创造智能高效的工作环境，提升服务质量与效率，面向未来，将智能化贯穿业务全链条，依托Agent-Tools模式构建智能体，实现全流程自动化与智能化管理，形成可复制的企业数字化转型方法论。

4.创新思维

·产品创新

智能体中台助力个性化助手快捷搭建

通过可视化编排画布、丰富组件与插件、多模型兼容、私有知识库支持等功能，支持灵活搭建，让非技术人员也能快速搭建个性化智能应用，将传统应用研发时间缩短约80%。

图2：智能体中台

·对接底层数据仓库实现精准智能问数

对接企业底层数仓，支持自然语言交互进行多维数据分析、智能图表生成、波动归因探查及分析报告自动生成，降低数据分析门槛。

图3：智能问数

·聚焦具体部门业务打造专属AI助手

针对不同部门业务打造定制化助手，如“决策流程助手”和“资产管理助手”，精准响应特定业务咨询与流程需求。

·依托智能体开放能力建设员工超级助理

作为嵌入式助手，集成于工作台，具备意图识别能力，可联动知识库与AI工具，提供问答、任务创建、文档撰写等日常支持。

图4：员工超级助理

·大模型与数字人融合提供交互式问答服务

融合大模型与数字人技术，提供具备专属形象、支持语音/文字交互、外挂知识库的虚拟助手服务。

图5：虚拟数字人

·模式创新

开普云以大模型技术、智能体平台等核心能力为支撑，逐步形成“技术供给—场景适配—联合攻关”的协同链路，共同构建企业数智化转型的独特优势。

客户方提供丰富的业务场景与转型需求，开普云提供大模型技术与平台能力支撑，双方深度融合，将验证有效的技术模块封装为标准化工具与行业解决方案，形成可复制的数字化转型方法论。

开普云将通用型 AI 能力与企业行业特性深度融合，建立“技术沉淀—产品迭代—价值输出”机制，将实践中验证有效的技术模块封装为标准化工具，形成可复用的行业解决方案，推动 AI 技术从通用智能向垂直领域智能深化发展，为更多行业客户提供兼具专业性与创新性的数智化服务。

5.项目实施过程

项目历经需求调研、规划建设、实践调优与持续运营四个阶段，于2025年8月成功通过验收。

·需求分析与调研

通过问卷与座谈，调研5个部门，梳理出在数据整合、智能写作工具、个性化AI应用、业务流程咨询、数据安全等方面存在的痛点与需求。

·项目规划及建设

针对此项目，特成立专项项目组，从业务可行性、技术创新性及业务融合性等多维度开展论证，并形成创新性的建设方案。具体建设内容包括：

搭建基础设施

在搭建基础设施方面，采取自建算力与模型私有化部署相结合的方式。自建高性能算力集群，并私有化部署多款大、小模型，确保能力与安全。

构建完善的数据基座

打通现有业务系统与互联网数据链路，业务系统数据，包括但不限于人力资源管理系统、法务管理系统、土地管理系统、财务管理系统、资产管理系统、合同管理系统、官方网站、办公自动化系统以及直接报告系统等核心系统数据。第三方数据指互联网数据，例如新闻数据、行业数据等。总体实现非结构化文档、结构化运营统计数据、第三方权威数据的全维度融合，为智能化应用提供多元、精准的数据支撑。

搭建成熟的智能体平台

针对业务人员无法自主搭建智能体、模型生成内容难以控制等痛点问题，提供私有知识库搭建，支持知识语料切分、知识索引配置等服务，同时基于不同业务场景需要，提供多种建库策略，保障知识库数据高效检索和提取。其次，支持通过托拉拽形式，实现各类组件的自由组合，可快速完成大模型问答、检索等各种智能体的构建，再其次，内置提示词管理工具，支持灵活设置提示词并可实时进行优化调试，确保模型输出符合业务需求，最后，提供答案溯源功能，确保模型生成内容严谨准确、遵从事实、来源可溯。

上线标准化AI应用

在打造智能化应用工具集的过程中，采用分阶段推荐策略，聚焦不同业务部门的共性AI需求，上线智能问答、ChatBI、公文写作、长文生成、解读分析、数字人等一系列智能助手应用。

·部门实践及调优

系统上线后，组织5个部门的业务人员开展多轮真实场景测试。针对意图识别、模型幻觉等问题，通过混合检索、提示词调试等技术进行优化，使产品准确率达到95%，满足业务需求。

·持续运营与迭代

双方采用共建的机制，确保平台持续运营与迭代，具体措施包含三部分：一是先进技术迭代，通过持续跟踪前沿人工智能发展，推动技术持续更新与模型更新迭代，确保平台始终具备领先性，二是数据范围拓展，以全域数据整合为核心，提供企业数据、行业数据、第三方数据等内容实时拓展体系，逐步形成覆盖全产业链的数据资产；三是业务场景延伸，持续对接企业不同业务部门需求，以数据为驱动，结合先进技术，持续研发定制化智能应用产品。从点到面逐渐深入到企业数智化转型的各个环节。

生态伙伴合作

在本项目的实施过程中，生态伙伴的深度参与是推动国产化AI技术全栈验证的关键支撑。

在AI模型层，接入了多款国内领先的开源模型，如Qwen2.5、Qwen3、DeepSeekR1、DeepSeekV3、百川、开悟等大模型服务，并基于智能体中台提供的模型集成能力，实现了模型的快捷迭代及无缝切换服务，形成覆盖通用语言理解、多模态处理、轻量化部署及快速验证迭代集智的敏捷式模型服务体系。

基于国内领先的开源模型与开普云业内领先的大模型操作系统平台的强势融合，通过模型参数适配、微调及推理加速等技术手段，成功验证了国产开源大模型、国产智能体平台及AI应用在企业及场景中落地的可行性，为行业提供了可复用、可规模化的国产化AI技术验证范式，有效加速了国产人工智能技术在行业领域的自主化进程。

合作服务效果

1.提升办公效率

通过自动化核心业务流程，减少了人工操作时间和错误率，提升员工办公效率。AI智能问答助手使信息查询效率提升3倍，日均处理咨询量达500+次。公文写作，本平台可缩短至分钟级，同时提高了文档质量和一致性，其中格式规范达标率100%，长文生成功能实现一次性输出10万字长文本，关键要素覆盖率98%，将报告研读时间压缩70%，核心要点提取准确率达95%。

2.信息安全与数据保护

私有化部署杜绝敏感数据外泄风险，为企业提供了更高的信息安全保障。员工可以根据内容涉密程度选择使用联网大模型或私有化大模型，确保机密信息不外泄。项目实施过程中，严格遵循信息安全标准，分权管理系统，支持知识库多级权限分级，实现了6个部门的数据分权管控，数据调阅记录可追溯率达100%，确保了数据的安全性和可用性，且项目实施期间未发生重大安全事件，全年安全漏洞修复响应时间≤2小时。

3.数据驱动决策支持

利用大模型自然语言理解、数据分析及代码生成能力，实现一句话问数服务，实现10秒内查询数据知识内容，支持100%数据溯源，大幅提升数据查询、分析效率，为领导决策提供可靠的数据支持。

4.提升用户体验

提供了直观的用户界面和流畅的用户体验，研发企业单点登录平台，覆盖6个业务系统，员工可以在单个应用中单点登录企业内部的所有系统，简化了应用访问流程，提高了用户满意度和工作效率。其中用户登录效率提升60%，平台响应速度≤1秒，用户满意度评分从75分提升至95分。

5.树立数字化转型典范

通过构建员工数智化工作台和8大智能助手，实现信息快速检索与智能问答，提升公文写作与长文生成效率，优化工作流程与任务管理；深化数据解读与分析能力，为管理者提供全面、深入的数据分析解读，优化了决策支持，实现管理提升。作为国企的先行者，该数字化转型项目的成功实施将为行业内其他市属国企提供数字化转型的参考和借鉴，推动数字化转型进程。

关于企业

·开普云

北京开普云信息科技有限公司（以下简称“开普云”）创立于2002年，围绕“AI算力＋智能体＋智慧应用”核心战略，构建了涵盖智能算力、大模型中台、智能体平台、智能应用场景等全方位业务体系，自主训练了开悟系列大模型并研发推出开悟大模型智能体平台、开悟大模型运营管理系统、开悟智能问答、开悟智能问数等创新产品，累计为包括中办、国办、中纪委、国家发改委、科技部、国家电网等2200多家政府、国央企客户提供数智化转型升级服务。

·集智未来

北京集智未来人工智能产业创新基地有限公司（以下简称“集智未来”）隶属北京国资，成立于2002年，从事高科技园区运营与管理的高新技术，打造了5万多平的人工智能产业创新基地。基于创业孵化、政策服务、金融投资、人才培养、科技条件、产业对接等六大产业服务能力，聚集百家人工智能企业，4家国家级“小巨人”企业、7家北京市专精特新企业，超30%国家高新企业，荣获中国人工智能示范园区、中国产业园区最具创新园区奖等多项荣誉。

★以上由开普云投递申报的企业，最终将会角逐由金猿组委会×数据猿×上海大数据联盟联合推出的《2025中国大数据产业年度AI Infra领先企业》榜单/奖项。

该榜单最终将于1月上旬上海举办的“2025第八届金猿大数据产业发展论坛——暨AI Infra & Data Agent趋势论坛”现场首次揭晓榜单，并举行颁奖仪式，欢迎报名莅临现场。