从业务目标,
构建可以行动的 Agent。

Agent 构建

以 Agent Engineering 把业务目标转为可执行的任务,编排模型、工具与 Workflow,并用 Evals 与专家反馈验证结果。

模型能力,需要组织成能够完成工作的系统。

完成一项业务,往往需要查找资料、调用工具、处理例外,并在适当的位置交给人。业务目标与模型之间,需要明确的任务结构、输入输出和判断标准,团队才能知道系统是否完成了真正重要的工作。

先定义任务与成功标准,再选择模型、知识、工具和流程的组合。把正常路径与关键异常纳入评测,让每一次构建都有可比较的依据,并为业务专家保留审阅和调整的入口。

多股粒子光丝交织,汇入同一条协作轨迹
模型、工具与流程,在同一项任务中协作。

任务与 Workflow

整理业务描述、约束、工具权限和人工介入条件,将目标变成清晰的执行步骤与交付结果。

Evals 与样本验证

围绕真实任务比较不同方案。缺少测试资料时,共同整理或构建样本,并确认样本的代表性和判断规则。

Human-in-the-loop

让业务专家在关键环节检查输出、标记异常和补充规则,以人的判断持续校准 Agent 的执行。

共同定义交付。

把愿景转为清晰的建设范围、验收依据与运行责任。

  • 任务与工具边界
  • Agent 及工作流
  • 评测样本与调整机制

以下为业务与技术建设方向。具体能力、系统接入及交付范围,在项目评估后共同确定。

与我们一起,
定义下一次进化。

我们相信,AI 将重新定义组织创造价值的方式。莫比乌斯以 AI Native 为起点,连接企业知识、人的判断与 Agent 协作,让每一次实践积累为持续进化的能力。

我们希望构建这样的未来:每一个组织,都能在行动中学习;每一次进化,都能打开世界的更多可能。

下一次改变,
从一次对话开始。

与我们探讨你的 AI Native 路线、业务场景与下一步。