任务编排将复杂需求拆解为可执行步骤
AI Agent Development
科研智能体开发
围绕科研问答、数据处理、流程自动化和报告生成开发智能体，让模型可以调用工具、执行步骤并协同完成可追踪任务。
01
方案概述
针对科研团队的重复性数据处理、文献检索、报告撰写、任务编排、脚本调用和内部系统联动，构建可控的科研智能体。系统可按任务拆解步骤、调用工具、读取知识库、生成中间结果并输出可审计记录，让 AI 从单次问答升级为可执行的科研工作流。
工具调用连接脚本、数据库、文档和内部系统
多智能体协同按角色分工完成检索、分析和审核
结果输出生成报告、表格、图表和过程记录
02
适用场景
- 科研文献检索、摘要整理、知识库问答和引用追踪
- 数据清洗、批量绘图、表格处理和自动报告生成
- 计算模拟任务准备、参数检查和结果汇总
- 采购、测试、项目进度等内部服务流程自动化
- 希望把常用 SOP 封装为可复用的 AI 工作流入口
03
整体流程
用户角色
知识来源
工作流配置
异常处理
权限控制
维护迭代
04
技术模块
- 工作流编排：把人工步骤拆解为可复用节点，明确输入、输出和异常处理方式。
- 工具与数据连接：可接入本地脚本、知识库、文件系统、数据库或企业内部接口。
- 可控输出：通过模板、校验规则和人工确认点降低模型自由发挥风险。
- 审计与维护：保留关键过程记录，方便复盘、迭代和权限管理。
05
项目价值
减少重复劳动把固定科研步骤封装成可复用自动流程
提高协作效率让检索、分析、审核和交付环节协同推进
增强过程可控通过工具调用、权限和校验节点约束结果质量
便于持续扩展后续可逐步加入新工具、新知识库和新场景
AI/模拟
表征/耗材