DEVIS AI 智能体协作中台 · 项目简介

一、项目背景与客户诉求

客户为深圳某智能跨境电商公司，业务覆盖多平台出海运营、供应链协同与研发交付。团队规模扩张后，最突出的痛点并非「缺模型」，而是企业知识散落、口径不一、无法安全注入 AI：平台规则、选品标准、客服话术、运维 SOP、术语命名与会议结论分散在企微群、网盘与个人文档中；新人靠口口相传，智能体若直连公网则答非所问且存在泄密风险。

客户期望交付一套可私有化部署的「企业知识库驱动的 AI 中枢 + 岗位侧协同智能体」：先把跨境业务知识结构化入库并质检发布，再由中枢按权限注入智能体会话；同时用协作工作台承载项目、待办与指令编排，并为研发岗预留只读的跨机器代码了解能力。

二、项目概述

DEVIS AI（智能体协作中台）以企业知识库为智能协作的核心资产层，采用「双端一体」架构：

• 企业 AI 中枢（devis-core）：内网控制面，统一账号权限、模型路由、企业知识库、项目管理与待办日程；大模型访问经中枢完成「鉴权 → 知识上下文注入 → 质检 → 审计」。
• 岗位侧协同智能体（devis-app）：基于 Hermes 的桌面端 / CLI 智能体；员工用自然语言检索知识、下达指令；智能体不直连公网，一律经中枢调用企业模型（如 DeepSeek），回答可追溯到已发布知识条目。

平台首页为电影级 3D 协作舞台：项目、任务、智能体与知识库卡片环绕「指挥位」展开，底部通道支持「向智能体下达指令、检索知识或编排任务」，把知识沉淀与日常协作收敛到同一指挥面。

三、企业知识库（核心能力）

本项目把企业知识库作为 AI 落地的前提条件来建设：不是简单的文档网盘，而是「可分类、可质检、可授权、可注入智能体」的企业级知识中枢，专门服务跨境电商多岗位的统一口径与可审计问答。

1. 知识资产范围

• 平台统一术语与命名词典：商品、站点、渠道、状态码、字段命名等统一定义，避免运营 / 研发 / 客服各说各话。
• 岗位 SOP 与操作手册：上品、广告、售后、演示环境基线重置、值班处置等标准流程入库，支持版本与归属项目。
• FAQ 与话术库：高频业务问答、客服口径、异常排查指引，供智能体检索后回答。
• 会议纪要与决策沉淀：试点复盘、发版结论、风险纪要结构化归档，形成可复用组织记忆。
• 教程手册与培训材料：新人 onboarding、模块使用说明，缩短跨境团队上手周期。

2. 知识全生命周期

1. 分类建库：树形内容分类，按业务域 / 岗位 / 项目划分知识边界，规范命名与标签。
2. 内容入库：文档资料、知识正文、附件与可检索字段统一维护；支持归属项目与版本管理。
3. 质检发布：合规、敏感信息与完整性校验通过后方可发布；未发布内容不得注入智能体。
4. 检索与注入：岗位侧提问时，中枢按身份与白名单检索已发布知识，将相关片段注入会话上下文后再调用模型。
5. 审计留痕：注入了哪些知识、由谁触发、用于哪次会话均可追溯，满足跨境企业内部合规要求。

3. 与智能体 / 协作的耦合

• 工作台知识库快览直达高频词条（如术语词典、会议纪要），缩短「找资料」路径。
• 运维值班告警助手可结合知识库中的处置 SOP 给出初因分析与建议步骤。
• 项目周报、培训移交与持续迭代均以知识库为单一事实来源（Single Source of Truth）。
• 知识访问与项目 / 端访问共用白名单策略：看得见的人才能问得到，防止跨部门越权泄漏。

四、设计理念

1. 知识先行，再谈智能体：没有质检过的企业知识，模型只会「一本正经地胡说」；先建库、再注入、后规模化。
2. 中枢治理优先：模型、知识、配额与审计必须收敛到内网中枢，满足跨境企业数据主权要求。
3. 协作可视化：用高密度工作台同时呈现项目进度、智能体职责与知识资产态势。
4. 不 fork 上游智能体：岗位侧以插件接入 Hermes，企业逻辑落在插件与中枢。
5. 研发协同可审计：跨岗位代码了解经「Cursor 协同」只读白名单桥接。

五、其他核心功能模块

1. 智能体协作工作台（DEVIS AI Stage）

• 全幅舞台布局：网格氛围、神经网数据流、四组景深卡片（项目 / 任务 / 智能体 / 知识库）。
• 项目驾驶舱卡片：如「重点客户现场试点」「演示环境基线重置与校验」等。
• 岗位智能体卡片：如「运维值班告警助手」，结合知识库 SOP 给出处置建议。
• 待办日报时间线：周视图跟踪跨境试点、发版与运维窗口。
• 底部智能体协作通道：下达指令、检索企业知识或编排任务。

2. 中枢管控

• 组织、部门、岗位与角色授权；登录会话与 Redis 会话隔离。
• 多模型路由、配额与开关；项目 / 知识库 / 端访问白名单。
• 鉴权 · 知识注入 · 质检全链路审计。

3. 工作协同（项目管理 + 待办办公）

• 项目立项、计划排期、角色分配、需求与任务看板、甘特图。
• 缺陷报告 / 明细、项目资产、工时与费用、周报归档。
• 待办日程、工作任务、备忘与子任务；AI 周报草稿可引用知识库口径。

4. Cursor 协同（跨机器只读代码了解）

• 岗位 A Cursor → 中枢 Cursor 协同鉴权 → 岗位 B 本机 Hermes → 本地 Cursor CLI 只读代码。
• 禁止写操作；范围受岗位与白名单约束。

5. 岗位侧桌面智能体

• Electron 桌面壳 + 流式对话；项目树支持本地目录与可参与共享空间。
• 模型芯片展示「中枢 · DeepSeek」等企业路由结果；回答可带企业知识上下文。
• CLI：setup / doctor / chat / serve / desktop，便于批量交付到各岗位。

六、技术架构亮点

• 知识链路：分类 → 入库 → 质检发布 → 权限检索 → 会话注入 → 审计，与模型调用同管道治理。
• 中枢：Node.js + TypeScript，Nexus ModelMeta 建模；Vue 3 业务扩展；SQLite + Redis；GSAP 舞台动效。
• 岗位智能体：Python Hermes（插件化、不 fork）+ Electron / React / Vite；WebSocket JSON-RPC。
• 安全：智能体不直连公网；未发布知识不可注入；跨机代码只读。

七、实施与交付

1. 知识盘点：梳理跨境运营、客服、研发、运维的术语、SOP、FAQ 与会议资产，建立分类树。
2. 知识库落地：完成入库、质检规则、发布流程与权限白名单，沉淀首批「术语词典 + 核心 SOP」。
3. 中枢与舞台：组织权限、项目管理、运营概述与 DEVIS AI 协作首页定制。
4. 岗位侧试点：安装桌面智能体，验证「提问 → 检索知识库 → 注入回答」闭环。
5. 安全联调：审计抽检、演示环境基线流程与值班告警助手试运行。
6. 培训移交：管理员与知识官机制、持续入库与版本迭代规范。

八、项目价值与成果

• 企业知识可治理：从散落文档升级为可分类、可质检、可授权的企业知识库，形成组织单一事实来源。
• AI 回答有依据：智能体回答建立在已发布知识注入之上，显著降低「幻觉」与口径冲突。
• 口径统一：术语词典 + SOP + FAQ 覆盖多平台运营与多岗位协作，新人上手更快。
• 统一指挥面：知识检索、项目试点、运维值班与指令编排收敛到同一工作台。
• 安全合规：知识与模型访问全链路可审计，满足跨境企业数据不出域要求。

九、适用场景

• 跨境电商 / DTC 企业建设「企业知识库 + AI 中枢 + 岗位智能体」私有化底座。
• 需要把分散 SOP / 术语 / 纪要沉淀为可注入 AI 的组织知识资产。
• 对知识权限、模型审计、代码只读协同有硬性要求的成长型科技团队。