Engine 01
AI Agent 服务
让智能体进入真实业务流程：能理解、能调用、能留痕、能降级。
- 多轮对话与任务编排（客服、售前、内部助手）
- 知识库、FAQ、文档切片与检索策略设计
- 工单 / CRM / 订单等业务 API 的工具调用
- 角色权限、操作审计与敏感动作二次确认
- 人工接管、超时降级、拒答与兜底话术
- 会话质检抽样、坏例回流与改写机制
- 可私有化或指定云环境部署，按阶段迭代
Capabilities
双引擎能力
UNIAI 以「智能体能决策、设备能感知、两端能协同」为交付标准。下面展开我们实际会做的工作内容、完成定义、交付物与边界——方便技术与业务同学共同对齐预期。
很多采购清单会把「大模型」「App 开发」「硬件选型」拆成三份标书。结果是：模型团队做出能聊的 Bot，客户端团队做出好看的界面，硬件侧把数据丢进云，三边接口对齐时才发现上下文不够、权限不清、失败没有兜底。
我们的做法相反：从第一天就把 Agent 链路与端侧链路放在同一张交付图上。你在本页看到的，是这两条引擎各自覆盖的能力，以及它们如何咬合。
Engine 02
智能硬件与端侧
把端侧信号变成可消费的上下文，再把 Agent 结果送回用户触达点。
- 可穿戴 / 终端数据采集与 App 同步（如心率）
- 日 / 周聚合、缺口补传与时钟对齐
- 云端 Agent ↔ App 通知、卡片与提醒联调
- 断线、延迟、脏数据、重复上报等异常态
- 交互原型、文案边界与风险提示呈现
- 测试包、灰度节奏与版本发布协同
- 从验证原型到可对外试用的完整闭环
咬合方式
一次请求，在两端发生什么
感知
用户说话、点击，或设备上报体征 / 状态。端侧完成采集、校验与必要的本地缓存。
理解与决策
Agent 结合知识、历史与工具结果生成下一步：回答、查询、建议或转人工。
触达与留痕
结果回到 App / 会话窗口；关键动作写入日志，供质检、复盘与下一轮优化。
我们怎么定义「做完了」
不是 PPT，也不是单次 Demo。默认以一条真实用户路径跑通为准：
- 数据按约定字段进得来，时间与身份对得上
- Agent 在授权范围内推得出结果或明确拒答
- 端上用可理解的方式展示，失败时有提示或人工入口
- 关键会话 / 建议留有可复盘记录
- 有下一阶段迭代清单，而不是「上线即结束」
典型交付物
场景与范围说明书
Agent 流程与意图清单
接口与权限约定
端侧交互与联调记录
异常态与降级说明
上线清单与迭代计划
质检抽样规则（按需）
运维交接手册（按需）
测试账号与环境说明
技术边界（沟通时会先对齐）
- 模型可用你们已有能力，也可在项目中选型；我们不强绑单一厂商。
- 硬件可由你们采购或使用既有设备；我们聚焦数据链路、智能逻辑与体验联调。
- 涉及医疗诊断、证券投顾等强监管场景，会单独评估合规可行性，必要时缩小为「辅助信息」边界。
- 不替代你们内部的安全审计与法务评审；我们会配合提供数据流说明与权限设计。