宇芽智能体引擎支持哪些大模型？

默认接入主流大模型：DeepSeek、智谱、通义千问、百度文心、火山豆包、OpenAI、Anthropic、Gemini；同时支持 OpenAI 兼容协议接入企业自研 LLM 与 Dify / 扣子 / FastGPT / RagFlow 等平台。

RAG 知识库支持哪些数据格式？

PDF / Word / Markdown / HTML / 图片（OCR）/ 录音（ASR 转写）/ 视频字幕；可按文档级、段落级、句子级切分；支持多模态混合检索（文本 + 图片）。

什么是 MCP 协议，为什么重要？

MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 提出的开放协议，让大模型可调用外部业务系统（OA / CRM / ERP / 数据库）。我们已实现 MCP 服务端，对接企业系统 2-3 天可上线。

多模型路由的策略是怎样的？

按场景选择：强推理用 DeepSeek-R1 / Claude；中文长对话用 Qwen / 智谱；低延迟简单场景用本地小模型；视觉任务用 GPT-4o / Gemini；可基于成本 / 速度 / 准确度自动路由。

智能体可以部署到哪些终端？

智能音箱（端侧或云端）、Web H5、企微机器人、钉钉机器人、飞书机器人、小程序、API（供客户系统集成）。统一管理后台、统一知识库、统一对话历史。

AI 智能体构建引擎 — LLM 路由 + RAG

01 · Build Workflow

从模型，
到一个能上岗的 Agent

五步走完——每一步都可单独配置、按业务定制。引擎封装了底层细节，让运营同学也能"配置出"一个专业级智能体。

01
选模型 · 配路由
自研 LLM / Dify / 扣子 / 公有云——按场景按 query 智能路由。
02
灌注知识库 (RAG)
APP 一拍一说一传 → 自动切片向量化 → 召回优化。
03
编排 Prompt + 人设
性格、口吻、立场、安全边界——一次配置，全终端生效。
04
挂载工具 (Tool-use / MCP)
订单、查询、推送、外部 API——Agent 真正"动手做事"。
05
部署到终端
硬件终端 / H5 / 公众号 / 企微——一处配置，多端同步。

Yuya AI · Agent Build

选模型 · 配路由 Qwen · Llama · Dify · 豆包 · 通义 · 智谱 ...

Step 01

灌注知识库 多模态素材 → 切片 → 向量化 → 索引

Step 02

编排 Prompt + 人设 性格 · 口吻 · 立场 · 安全边界

Step 03

挂载工具 Tool-use · MCP Server · 外部 API

Step 04

部署到终端 硬件 · H5 · 公众号 · 企微一键多端

Step 05

02 · Core Capabilities

企业级智能体的六块底盘

不是 demo 级的"ChatGPT 套壳"——下面六项是企业把 AI 长期运营起来必须要的能力。

No. 01 · Multi-Model

多模型接入路由

同一智能体可挂载多个模型——按 query 类型、响应速度要求、成本预算自动路由到最合适的那一个。

No. 02 · Agent Framework

企业级 Agent 框架

人设、知识、工具、记忆、安全边界——五件事的一致性管理，不是临时拼接的 prompt 堆叠。

No. 03 · Knowledge Base

智能知识库管理

多模态素材自动切片、向量化、归类、索引——召回结合 LLM 自动重排，准确率持续优化。

No. 04 · Security

企业级安全保障

对话日志保密 / 模型权重不外泄 / 调用可审计 / 内容安全过滤——支持私有化部署到内网。

No. 05 · Inference

高性能推理

流式响应 / 缓存复用 / 并发调度——同等模型下的端到端响应时间显著优于直接调用。

No. 06 · Integration

灵活接入面

RESTful + WebSocket + MCP 三套协议——按合作场景由宇芽工程师配合贵司技术团队提供对接示例与接入文档。

03 · Custom Persona

每个 Agent，
都该有自己的"性格档案"

不只是名字不同——名字、性格、音色、形象、知识范围、可用工具、对话风格都可独立配置。同一组织可创建多个 Agent，对应不同业务场景。

01
性格与口吻
温暖 / 专业 / 俏皮 / 严谨——按场景调。
02
音色与形象
系统音色任选 + 音色克隆；虚拟形象库 + 自定义。
03
知识范围控制
精确指定 Agent 可访问哪些知识库分类。
04
多 Agent 并存
一个企业，多个 Agent——客服、销售、培训各司其职。

员工在终端上配置企业专属 AI 智能体 — 员工配置 · 人设音色 · 终端部署

把大模型，
包装成会做事的专属智能体

从模型，
到一个能上岗的 Agent

企业级智能体的六块底盘

多模型接入路由

企业级 Agent 框架

智能知识库管理

企业级安全保障

高性能推理

灵活接入面

每个 Agent，
都该有自己的"性格档案"

把贵司的大模型，变成会上岗的 Agent

把模型变成可上岗的 Agent，需要补齐模型之外的六件事

智能体构建引擎常见问题

宇芽智能体引擎支持哪些大模型？

RAG 知识库支持哪些数据格式？

什么是 MCP 协议，为什么重要？

多模型路由的策略是怎样的？

智能体可以部署到哪些终端？

把大模型，包装成会做事的专属智能体

从模型，到一个能上岗的 Agent

企业级智能体的六块底盘

多模型接入路由

企业级 Agent 框架

智能知识库管理

企业级安全保障

高性能推理

灵活接入面

每个 Agent，都该有自己的"性格档案"

把贵司的大模型，变成会上岗的 Agent

把模型变成可上岗的 Agent，需要补齐模型之外的六件事

智能体构建引擎常见问题

宇芽智能体引擎支持哪些大模型？

RAG 知识库支持哪些数据格式？

什么是 MCP 协议，为什么重要？

多模型路由的策略是怎样的？

智能体可以部署到哪些终端？

把大模型，
包装成会做事的专属智能体

从模型，
到一个能上岗的 Agent

每个 Agent，
都该有自己的"性格档案"