核心平台
一个平台，编排所有智能体
元易Agent平台不是简单的AI调用接口。它是一个工业级的多智能体编排引擎——每个智能体拥有独立的感知、推理和行动能力，通过BSP协议实现任务分解、角色协商和结果聚合。在一次典型的生产调度场景中，调度智能体负责全局优化，设备智能体监控每台机器的实时状态，质检智能体持续分析产品数据。它们不需要人类逐一指挥，而是自主协商出最优方案。
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智能体间通信延迟
基于BSP协议的低延迟消息总线，支持百级智能体实时协作
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系统可用性
分布式容错架构，单节点故障不影响整体编排流程
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已覆盖行业
智能制造、港口物流、金融风控、能源管理、产品研发、智慧园区
技术架构
BSP：为工业AI设计的协议标准
工业系统的最大挑战不是算法，而是连接。不同厂商的设备说不同的语言，不同系统的数据困在各自的孤岛里。BSP（Business Service Protocol）是我们针对这个问题设计的通用工业智能协议。它定义了四个层级：底层的数据基础设施负责采集和清洗；协议层统一了跨系统的通信标准；编排层让智能体能够理解和调度任意工业资源；最上层的应用场景层直接对接具体业务需求。
应用场景层
生产调度、质量检测、设备维保、物流优化等具体业务场景
智能体编排层
任务分解、角色分配、协商机制、结果聚合与反馈闭环
BSP协议层
统一的消息格式、服务发现、鉴权认证、负载均衡
数据基础设施层
时序数据库、流处理引擎、设备影子、数据湖仓一体
技术栈: Python · Node.js · React · PostgreSQL · Redis · Docker · Kubernetes · gRPC · LLM
应用场景
智能制造
港机设备制造：多智能体驾驶舱
挑战：一家全球领先的港口机械制造商拥有数千台在役设备分布在全球各港口。设备状态监控依赖人工巡检，故障响应平均需要4小时，备件库存积压严重。
方案：我们部署了由设备监控智能体、维保调度智能体和供应链智能体组成的协作网络。设备智能体通过IoT传感器实时感知每台港机的振动、温度和负载数据；维保智能体基于退化模型预测故障时间窗口；供应链智能体提前48小时调配备件至最近仓库。
故障响应时间从4小时缩短至35分钟，备件库存成本降低28%，设备综合效率（OEE）提升12个百分点。
智慧物流
内河港口：AI堆场管理中台
挑战：一个年吞吐量超200万标箱的内河港口，堆场利用率长期不足65%。人工编排的堆存策略无法应对突发船期变更，经常出现翻箱率高、集卡等待时间长的问题。
方案：堆场规划智能体分析历史装卸模式和船期预测，生成最优堆存方案；调度智能体实时协调龙门吊和集卡的作业路径；异常处理智能体在船期变更时30秒内重新计算全场布局。
堆场利用率从65%提升至82%，翻箱率降低41%，集卡平均等待时间缩短至8分钟。
金融科技
国有大行：AI大模型风控与服务
挑战：一家国有商业银行的客服团队每天处理超过50万次咨询，其中60%是重复性问题。传统规则引擎的风控系统对新型欺诈模式的识别滞后平均3天。
方案：客服智能体理解多轮对话意图，精准匹配业务知识库；风控智能体基于交易图谱和行为模型实时评分；合规智能体确保每次AI决策都有完整的审计链路和可解释性报告。
智能客服覆盖78%的咨询量，客户满意度提升15个百分点；新型欺诈识别时间从3天缩短至实时，误报率降低34%。
创新研发
系统化创新：九维析元方法平台
挑战：企业研发团队在创新过程中缺乏系统化方法论支撑，创新路径依赖个人经验，新产品开发周期长、创新成功率低。
方案：将冯立杰教授团队30余年研究的元易创新方法论数字化——九个分析维度（空间、环境、结构、功能、机理、物质、动力、时序、人机关系）与九种变换法则（分解、组合、优化、替换、动态化、自服务、友好化、柔性化、智能化）构成完整的创新分析框架。AI辅助快速定位创新突破口。
产品创新周期平均缩短40%，创新方案的专利转化率提升至68%，已服务超过200家制造企业。
理论基础
不只是工具，更是方法论
源宜智能的技术底座不仅仅是代码和算法。冯立杰教授团队历经30余年研究创立的元易创新方法论，为我们的产品提供了独特的理论框架。这套方法论已经在学术界发表数十篇核心论文，在工业界帮助超过200家企业完成系统化创新。我们将这套方法论凝练为4门核心课程、23个精品视频，面向所有希望提升创新能力的团队开放。
九维析元
空间 · 环境 · 结构 · 功能 · 机理 · 物质 · 动力 · 时序 · 人机关系
九法变换
分解 · 组合 · 优化 · 替换 · 动态化 · 自服务 · 友好化 · 柔性化 · 智能化
4
核心课程
23
精品视频