AI Agent Outsourcing

AI 智能体外包服务

新航路围绕工程检索、任务规划、视觉识别与仿真训练开发 AI 智能体。交付以明确任务、受控工具接口、独立评测集和可追溯执行记录为核心,按项目范围提供模型、流程配置与软件源码。

最后更新:2026-10-13 · 提供方:新航路数字化外协团队

查看交付与验收说明

Deliverables

交付物类型

类型 说明
算法与模型 权重、配置、推理接口与评测集说明
平台与工具 垂域流水线或 Agent 编排(可源码)
阶段材料 方案、数据说明、风险与边界
验收物 指标对照表、演示脚本、移交清单

适合谁

  • 需要从演示走向可评测原型的无人/机器人团队
  • 希望搭建垂域小而可用 AI 平台而非空泛中台的单位
  • 预算有限、需复用既有算法组件快速试点的项目组

性价比机制:源于多年项目积累与精简团队运营:复用模型库、场景模板与工具链,降低重复建设成本。主张「约 10% 经费、30% 时间,追求效率提升 100%」。

常见问题

AI 智能体项目通常分哪些阶段交付?

常见为:指标与数据评估 → 最小闭环原型 → 场景泛化与评测 → 平台化与移交。每阶段都有可验收产物。

没有大规模标注数据能否启动?

可以。可采用小样本、合成数据、仿真环境与强化学习组合;先锁定任务指标,再决定数据投入。

能否只要识别模型不要平台?

可以按模块采购;若后续要运营,建议预留推理与监控接口,避免二次推翻。

智能体与数字孪生如何配合?

孪生提供可重复的训练/评测环境与运营界面,智能体提供决策与操控策略,二者可组合交付。

相关指南

工程交付说明

工程 AI 智能体如何从演示走向可验收?

适合怎样的项目?

适合有重复工程任务、可定义输入输出且能提供评测样例的团队。先用一个业务闭环验证收益,再决定是否扩展为平台。

启动前需要哪些资料?

准备任务样例、数据使用权限、正确答案或判定规则、允许调用的工具以及错误处理要求。训练数据与验收数据应分开。

适用边界

知识问答、工程建议与设备控制具有不同风险。高影响结论保留人工复核;模型不能因输出流畅就获得自动控制权限,也不能用演示样例替代独立评测。

周期与费用由什么决定?

成本由数据整理、工具集成、模型调用、部署方式与评测覆盖决定。比较人工与智能体流程时,把复核时间、错误返工和推理费用一起计入。

交付什么,怎样验收?

01

任务与权限配置

验收证据
检查工具白名单、输入校验、超时及失败后的人工接管。

02

模型与运行流程

验收证据
固定模型及提示词版本,追溯每次调用的输入、输出与资料来源。

03

独立评测报告

验收证据
按任务类型记录正确率、失败类型、时延和成本,同时报告样本范围。

接口类型校验界面:连接两端的传输类型不匹配提示。
接口类型校验界面:连接两端的传输类型不匹配提示。

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