产品功能

围绕业务目标, 组织可信的日常工作

源宜帮助生产运营团队从一次具体任务开始,逐步连接数据、形成材料、处理确认,并将过程沉淀为可复用的工作经验。

产品亮点

您来决策布置, 其余的交给智能体

越来越多的智能体产品把能力包装在提示词、插件、参数和流程画布里,看起来强大,真正落到企业现场时,却把学习成本交给了业务负责人。我们打造源宜智能,是希望您像安排团队一样使用智能体:在对话中说明目标、约束和判断,数据接入、能力配置和权限确认由系统主动说明,经您同意后再执行。

不仅是 24h 在线的数字员工,也会随着您的决策自我培训和成长

智能体不是只会被动回复。您每一次批复、修正和业务判断,都会成为它下一次执行任务时的经验:哪些做法可复用,哪些路径应避开,哪些结论需要先向您确认。

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产线助手
对话计划画布

查一下 3 号产线这个月停机为什么变多

智能体
这项分析需要读取 MES 停机记录和换型台账。我会使用只读连接,不写入生产系统;分析完成后,也会把您确认过的判断沉淀为后续排查经验。是否由我继续?
需要你的确认智能体
继续分析先暂停
智能体
已完成分析。停机增加主要来自两次换型等待和一次来料异常。我已把您认可的“先查换型,再查来料”规则写入 3 号线排查习惯。培训记录 T-0214 · 已归档
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来自真实工业场景下的专家,而不是空白配置的数字智能体

源宜智能内置的智能体并非空白配置,而是具备生产、质量、设备、物流等真实工业场景的作业经验,能够将您的业务目标转化为可执行的步骤,并在对话中与您确认关键取舍。

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周明 · 质量复盘智能体
对话计划画布
周明已配置
质量复盘智能体
质检复盘班前会材料现场责任项

已绑定工厂 A 质检场景,当前任务:上周质检问题 → 明早班前会材料。

调用了 1 个工具
已授权 2 个工具 · 仅本次
run_skill(班前会质量复盘 Skill · 场景 S-0883)0.8s
知识库业务语义确认已对齐
A2 工位factory_a.stations.A2工艺经验库
M-07 模具quality.molds.M-07设备作业指导书
不合格类型quality.defect_type质检记录台账
语义已与企业知识库对齐,再进入材料生成。
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可信溯源及场景论证的权限管理,智能体所有行为都在您的掌控中

权限不是简单的开或关。源宜智能会先说明任务场景、数据范围、操作影响和风险边界,在您批复后再进入沙箱或正式执行;每一次调用、结论和文件产出都写入审计日志,可回放、可追责、可沉淀反模式。

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产线助手
对话计划画布
操作审计 · 本次会话全部可回放
14:02说明任务场景与数据范围(负责人确认 · 记录 A-1027)
14:03在沙箱中读取 MES 停机记录和质检台账(只读)
14:08生成班前会材料预览,等待外发批复
14:09负责人批复后发送给班组长,本次权限自动收回
14:10本次行为写入审计日志,并沉淀为下次任务的禁区与经验
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决策运营驱动的智能体框架,成本意识让智能体做到真正的降本提效

如果智能体带来的效率提升无法覆盖 Token 与工具调用成本,企业就会落入“增本增效”陷阱。CAM-DF 研究方向将成本意识带入智能体决策:先检索候选工具,再比较继续获取的边际收益与 Token、调用、时延和隐私成本,收益不足时即停止扩展。 阅读CAM-DF了解更多

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产线助手
对话计划画布

为本周设备异常复盘准备材料,先找到够用的工具,但不要无止境增加 Token 和调用成本。

智能体
我会先检索设备、维修和质量候选能力,再比较继续获取下一项工具的预期收益与综合成本。
调用了 2 个工具
已授权 2 个工具 · 仅本次
retrieve_tools(设备 · 维修 · 质量候选工具)0.7s
cost_aware_stop_hook(边际收益 < Token + 调用 + 时延 + 隐私成本)0.1s
智能体
已触发停止:当前工具已覆盖复盘所需信息,继续扩展的边际收益不足以覆盖综合成本。CAM-DF 研究概念 · Retrieve → Decide → Stop
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五项产品能力, 让数字员工真正投入工作

我们把复杂技术能力收进平台内部,把可调用、可审计、可成长的作业能力交到您手上:从对话布置任务,到受控编排、可信溯源、数据接入和项目推进,智能体像团队成员一样工作,也像团队成员一样接受管理。

01Chat-Based Work Entry

对话式作业入口

您不需要先理解提示词、插件或模型参数。源宜智能把数据接入、技能调用、文件生成和审批动作收进对话里;您用业务语言说明目标,智能体把它转成可执行的任务,并在关键步骤向您确认。

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产线数字员工
对话计划画布

分析 3 号注塑线昨天夜班的 OEE,找出主要损失来源

调用了 3 个工具
resolve_term(「换模等待」→ mes.changeover_wait)0.2s
oee_breakdown(MES 近 24 小时 · 按损失分类)1.2s
generate_docx2.1s
智能体
昨天夜班 OEE 为 71.4%,低于月度均值 6.2 个百分点。最大损失来自换模等待,累计 38 分钟。分析报告已生成,并已标注需要负责人确认的两项判断。
OEE 损失分析 · 夜班.docx38 KB
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下一步

从场景验证开始, 共同明确交付目标

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