三大支柱
从部署，到把大模型能力焊进你的业务工作流。
Agent 部署
从选型到上线的生产级 Agent 系统：企业知识注入、多模型路由、权限与审计，一次部署长期值守。
FDE 前沿部署工程
Forward Deployed Engineer 模式：工程师带着 AI 到业务现场，把大模型能力焊进真实工作流。
Skill 技能开发
把你的业务 SOP 沉淀为 AI 可执行技能：内容生产、客户运营、数据分析，写一遍流程，AI 永久复用。
Agent 原生四层架构
我们部署的每一套系统都遵循同一套经过实战检验的架构。
感知层
多渠道接入：企微 / 邮件 / 表单 / 语音，业务信号全量进站。
决策层
大模型推理 + 规则引擎双轨：LLM 管理解，规则管底线。
执行层
技能调度：内容生产、系统操作、跨平台发布，全部可审计。
记忆层
结构化记忆与知识库：越用越懂你的业务，经验不流失。
我们把「Agent 可靠性」写成了一门学科
4 篇论文全部发表于 arXiv（cs.MA 多智能体系统），作者：Dexing Liu · 上海淇经数字科技。全部公开可检索、可引用、可复现。
通道断裂：多智能体编排中的跨智能体记忆注入盲区
静默失效：自治智能体的熵增原理与必然失序
智能熵增原理与 ADE 稳定性工程框架
ADE-PRF：多智能体健康轨迹预测的系统动力学方法
全部公开可检索
4 篇论文在 arXiv 公开预印，任何团队都可检索、引用与复现——不是自说自话的「技术白皮书」。
跨框架案例登记
Channel Fracture Registry：收集并归档同类失效案例，覆盖不同 Agent 框架，不只验证自家系统。
ADE 开源框架
规范、协议组件与 Benchmark 在 GitHub 开源，把论文里的方法变成可直接使用的东西。
把「工程化」带进 Agent 世界
ADE（Agent Delivery Engineering，智能体交付工程）是我们在上述 4 篇论文里提出并持续验证的方法论。它回答一个问题：当 Agent 进入生产环境，怎么保证它可靠、可验证、可审计？
交付导向
一切能力以「能不能交付」为验收标准，而不是以「演示好不好看」。
可验证
每一层都有门禁，机器可验、留痕可查——不靠感觉，也不靠人盯。
熵减工程
Agent 会自然走向失序。工程的任务，就是持续对抗熵增。
值守 ≠ 自动回复
一套真正的值守系统包含四件事：定时任务、事件响应、质量门禁、持续进化。
内容值守
公众号 / 官网 / 小红书自动生产与发布，人到点只看结果。
客服值守
7×24 秒级响应，复杂问题自动转人工，全程留痕。
数据值守
每日巡检与异常告警直达企微，问题在变大之前被看见。