七个已经跑在生产环境里的能力单元，共享同一套语义层、知识库与权限体系。 每一个都可以单独交付、单独验收；把它们编排起来，就是一条完整的业务链路 —— 合规审核智能体就是其中一种组合。
每个能力单元都可以单独交付、单独验收；当它们被编排在一起时， 一条「采集 — 识别 — 校验 — 决策 — 执行 — 留痕」的链路就自然成立了。
中心是编排层，外围是七个已经上线的能力单元。每一个都可以单独交付、单独验收； 当它们被编排在一起时，一条「采集 — 识别 — 校验 — 决策 — 执行 — 留痕」的链路就自然成立了。
多模态票证与档案的秒级解析，非制式附件无需 OCR 开模。
自然语言定义规则，混合规则引擎执行定量与定性判断。
向内执行流程、向外采集信息：自然语言编排自动化任务，法规与名单 7×24 监测，自动派单与催办闭环。
对话式取数，多轮澄清、自动图表、数据解读。
多维多层级知识库，多模态召回与完整权限隔离。
确定性取数与 LLM 撰写分离，分片级生成与重试。
合同、单据、清单之间的要素级一致性比对与差异定位。
下面每一张图都来自实际运行的系统界面（已脱敏）或同构示意图 —— 我们更愿意展示跑起来的系统，而不是设计稿。
对多模态票据及附件做秒级智能解析，精准提取全要素结构化数据，为智能审核与深度数据分析提供数据支撑。
审核维度从业务录入数据本身，延展到业务单据附件本身 —— 这是传统形式审核做不到的那一半。
同一个智能体既向内执行流程，也向外采集信息 —— 用自然语言编排自动化任务， 同时把散落在邮件、文档、系统和外部网站里的变化，变成可跟踪、可派单、可催办的任务。
用户无需经历漫长的数据整理与分析过程 —— 一句话问下去，智能体自己取数、自己交叉验证， 最后交回一份可直接分享的分析报告；以指标工厂保证口径统一，避免答非所问。
支持法规制度、用户手册、常见问题解答、经营活动报告等文件的智能化知识库构建，支持多模态数据召回。
解决长文档生成中最实际的两个问题：数字不准、返工太贵。
在合同、单据、清单、影像之间做要素级比对，输出差异定位与置信说明，为审核、验收与结算提供结构化依据。
企业可以按业务域裁剪自己的智能体，而无需重写底层能力 —— 因为语义、知识、权限三件事已经被集中治理。
指标口径有唯一归属、有版本；维度值与别名集中管理；同一个人问同一件事，在任何入口都得到同一个数字。
制度、法条、案例、附件分层组织，每条知识带来源、审核状态与生效时间；没有溯源的知识不参与推理。
行级与列级授权在编译与执行层确定性注入，不在提示词里；数据隔离既支持组织共享，也支持个人空间。
一段完整的实操录屏 —— 从单据进件、影像抽取，到规则命中、审核驳回与依据留痕。 我们更愿意展示运行中的系统，而不是设计稿。
告诉我们是审核太慢、单据太多、报表反复返工，还是问数问不准 —— 我们建议从最容易被验证的那一个开始。
