AI智能体：7×24 小时的自主计划专家
感知 → 推理 → 决策 → 执行 → 学习。让 Agent 处理日常异常，计划员只在关键决策时介入。
第三层 · AI智能体 Agents
AI智能体：7×24 小时的自主计划专家
本体模型提供理解，运筹优化提供求解，AI智能体（Agent）将两者组合成自主运行的智能系统。
积兆平台上运行着多个专业 AI 智能体，它们不是简单的聊天机器人或推荐引擎——它们是能理解上下文、做出判断、执行动作的自主决策者。
需求感知 Agent
实时监测需求信号变化，自动触发计划调整
持续监控销售数据 / 市场信号 / 天气等外部因素
排产优化 Agent
基于本体模型和实时约束，自动生成最优排程
调用运筹优化引擎，结合当前产能和物料状态
异常响应 Agent
设备故障 / 物料延迟 / 紧急插单时自动重排
实时监听执行层事件，触发增量重算
协同 Agent
协调采购 / 生产 / 物流多部门计划一致性
跨职能约束检查，冲突自动解决
诊断 Agent
根因分析：为什么某订单无法按时交付
沿本体图谱反向追溯约束瓶颈
Agent 协作机制
AGENT LOOP
7×24
持续运行
1感知
持续监控需求波动、产能变化、物料延迟等内外部数据
2推理
基于本体模型理解变化的业务含义和传播路径
3决策
调用运筹优化引擎生成应对方案
4执行
自动更新计划，或向决策者推送审批建议
5学习
从执行反馈中优化决策策略
场景演示：紧急插单下的多 Agent 联动
多 Agent 协作 · 紧急插单场景
对你意味着什么
你的计划团队不再需要24小时盯着屏幕看有没有插单、有没有物料延迟。Agent 自动处理日常异常，只在重大决策时才需要人工介入。计划员从“救火队员”变成“策略制定者”。
可控的自主
自主，但始终可控
企业级场景下，Agent 的每一个动作都在规则与审计之内。
可配置的自主边界
按影响金额、涉及订单、客户等级等设定阈值：阈值内自动执行，阈值外推送审批。
每个建议都有理由
推荐方案附带约束瓶颈、成本与交付影响，以及被否决方案的对比。
全程可追溯
感知到的事件、推理路径、调用的优化任务与最终决策均留痕，可回放、可审计。
人始终在环
重大决策由计划经理一键确认或修改，Agent 从人的选择中学习偏好。
常见问题
AI智能体和聊天机器人有什么区别？+
聊天机器人回答问题；积兆的智能体能感知业务事件、基于本体模型推理影响、调用优化引擎生成方案，并执行或推送审批——它们是决策者，而不只是对话界面。
Agent 会不会擅自改计划？+
不会超出你设定的边界。每类动作都有可配置的自主权限和审批阈值，所有自动执行的动作都可追溯、可回滚。
需要我们提供实时数据吗？+
实时数据能让 Agent 响应更快，但不是前提。可以从定时同步（如每小时 / 每班次）开始，逐步接入 MES、WMS 等执行层事件。
让 Agent 接管日常排产异常
预约演示，看看紧急插单、设备故障在积兆平台上如何被自动处理。