1——一个对话机器人

区别于传统软件交互过程中操作繁琐，缺乏智能性，用户使用难度大等特点，对话机器人的自然语言交互能帮助用户生成端到端的内容。无论是执行任务还是询问问题，用户只需用自然语言说出需求，对话机器人就能Know-How，并生成满足用户需求的响应。

针对许多开源大模型的“幻觉”现象，龙翼团队通过优化算法及策略，提升了对话机器人意图理解的准确性，即使是模糊、口语化的表达，它都能精准理解；此外，强大的逻辑推理能力，使它支持上下文、多轮对话；支持语音、文字等交互形式。它可以是工作助理，也可以是智能客服，可集成于许多外部交互软件上，如钉钉、飞书、微信等。

5——五项关键应用能力

平台的RPA即软件自动化机器人，通过模拟人类在计算机上执行的操作，可实现重复性、繁琐任务的自动化操作，具有解决多账号、数据孤岛等跨系统问题，还有无侵入的特点。它就像是你工作中的一个得力助手，能帮你处理那些枯燥无味但是又不得不做的电脑或手机操作。

通过机器人流程自动化，能帮助用户显著提高工作效率，减少人为错误，降低运营成本。

众所周知，过去垂直行业的知识和数据，都只存在于老工程师、老专家的头脑和电脑里，并没有转化为企业知识资产。RAG知识库的作用就是基于LLM与企业私有知识融合，构建的知识库，打造企业知识资产。你可以把它当做是行业内的亚里士多德，不仅能帮你解答特有业务难题，也可场景化嵌入，任何复杂的难题你都能在它那里找到答案。

平台的业务数据知识库功能，可实现用自然语言对业务数据进行查询、计算、统计。

平台的数据分析能力，通过对数据模型的重复训练，能实现对复杂数据进行基于某个问题的逻辑分析能力。比如在数据中心运维领域，平台能通过大模型对所在的某个数据中心的PUE进行分析，提供决策性支持。

平台具备生成基于机器学习的场景。通过对设备数据进行分析监测，发掘设备运行的内在规律，形成沉淀在机器上的知识。比如平台能自主提供AI节能降耗支持、设备风险预测等等。

N——N个行业&领域

比如在数据中心运维行业，安美数字员工构建平台帮助数据中心的每一层级的人打造一个AI助理，帮助其进行设备管理、人员作业、巡检、资产管理、应急演练等工作。通过构建多个相应的业务智能体，为每一个用户的意图和需求进行针对性的构建并满足意图，最大化发掘运维系统的功能价值，辅助人员决策，提升工作效率，实现以一个数字员工能力＞近百个运维人员的作用。

再比如在风电储能领域，涉及到大量的数据处理需求。安美数字员工构建平台通过构建风电场私有大模型，在风电场电力机房容量规划、资源管理、故障预测预防、运维管理等方面帮助风电场运维人员、管理者和企业主多层级人辅助决策，迅速执行。比如运维人员向大模型输入“帮我查询1号风机近一周的发电量”，大模型能自动给出相关参数图表；比如管理者对人员进行管理时，可直接输入“运维工程师A上个月的巡检情况”，大模型能自动生成工作概况。此外，各层级人员还能借助大模型丰富的风电场运维知识，为人员提供风电场知识问答支持。

在智慧水务领域，同样需要处理大量数据。安美数字员工构建平台通过构建智慧水务私有大模型，帮助水务客户对城市供排水系统中的水量、能耗、设备故障、水管网调度、水质监测与预测、人员管理等多方位提供决策支持。且通过数字孪生、定位等技术，大模型能实现供水系统的三维动态管理和精准管理，智能客服等应用则可以提高供水质量和服务水平，提升供水系统的高效化管理水平。

在智慧工厂领域，安美数字员工构建平台通过构建智能智造工业大模型，帮助工业企业实现工业流程优化、故障诊断、生产质量监控、高精度质量控制等能力，通过大模型的推理能力和决策能力，自动优化工业生产过程中的工艺参数，实现产线柔性制造。此外，大模型积累沉淀的工业知识和经验，可以秒级之内形成对相关问题的反馈，帮助实现工业知识的内部普惠应用。