不是“接一个大模型”
而是建立企业自己的智能业务层
Astrum 把企业里原本散落在数据库、制度文件、业务人员经验中的逻辑，转成机器可理解、可追踪、可执行的结构。
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行业语义建模
把人员、设备、作业、报警、证照、区域、风险等业务对象标准化，建立统一的业务语义与数据映射。
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规则与知识工程
把制度、法规、业务规则、专家经验从“文档”变成可被 Agent 调用和判断的结构化企业知识。
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Agent 执行编排
理解用户意图，决定查什么数据、调用什么能力、如何跨系统组合，并最终形成解释、总结与执行动作。
Astrum Delivery Method
像做 MES 一样有蓝图、有设计、有实施、有验收；不同的是，最终交付的是可持续迭代的企业智能体能力。
01业务蓝图访谈、场景、流程、价值梳理
02语义建模对象、字段、关系、术语统一
03数据映射系统、表、字段与业务对象对齐
04规则工程制度、法规、确定性判断逻辑
05Agent 编排意图拆解、工具调用、任务规划
06模型接入GPT / DeepSeek / Qwen / Kimi
07生产运营日志、审计、评估、持续优化
MODEL INDEPENDENT
企业的 AI 资产
不属于某一个大模型
模型只是 Runtime。真正应该沉淀的是行业语义、数据关系、规则、知识与 Agent Skills。今天用 GPT，明天换 DeepSeek，后天切私有模型，Astrum 的业务资产依然保留。
GPTDeepSeekQwenKimiPrivate LLM
确定的事情交给系统，
复杂的事情交给 Agent。
01
规则引擎证件是否过期、报警是否超阈值、作业票是否有效等确定性逻辑。
02
Agent拆解复杂任务，识别应查询的业务对象，选择工具并组织多步执行。
03
大模型负责模糊语言理解、跨对象归纳、解释、总结与自然语言交互。
先从一个真实场景跑通
不做“大而全”的 AI 平台，先把一条从数据到业务价值的链路跑通，再逐步沉淀成行业模板。
AI 安全总监 / 厂长日报
自动读取人员、作业、报警、隐患、设备、法规等数据，形成“昨天发生了什么、什么最重要、为什么、今天应该做什么”。
法规与制度判断
把法规条款转成可执行规则，结合现场数据生成可追溯判断。
设备与异常分析
跨设备、报警、维修记录与工单，形成可解释的异常归纳与追踪。
管理层智能问数
不是裸写 SQL，而是通过语义层和权限控制安全调用企业数据。
行业知识资产化
把人工调研成果逐步沉淀为行业 Ontology、Mapping 模板和 Agent Skills。
Turn enterprise knowledge into intelligence.
Astrum · 行业智能体平台