企业级AI智能协作平台
成为下一代AI劳动力的供应商
在这里上架你的智能体大脑
智能体驱动协作，将企业已经被拆解的 AI 需求匹配开发者、验收交付并持续迭代，构建真正的人机共生生态。
立即体验初始化员工
功能验收
智能共生
OPC智能体
从对话图谱到标准开发环境的瞬间跨越
消除需求灰色地带。系统基于需求去噪与逻辑固化自动生成统一接口、标准数据集与隔离沙箱，确保每一位开发者都在同一起跑线上精准开发
01.需求去噪与逻辑固化
通过对话消除需求的“模糊地带”，将h构想锁定为不可篡改的逻辑图谱
mrg_architecture.design
架构设计图·V1.0
用户输入层
WebSocket / REST
意图识别引擎
NLP Model v2 · 96%
工单分类系统
CRM API v3 · 92%
CRM 数据存储
MySQL · 写入最终工单
多轮对话管理
Redis · Context Store
人工转接引擎
置信度阈值 < 0.7
接口数据流说明
用户输入层→意图识别引擎
HTTP/2
{ text, session_id, timestamp }
意图识别引擎→工单分类系统
gRPC
{ intent, confidence, entities[] }
多轮对话管理→人工转接引擎
Redis Pub/Sub
{ context[], turns, frustration_score }
工单分类系统→CRM 数据存储
REST
{ ticket_id, category, priority, sla }
设计要点
- 意图识别与对话管理并行处理，降低延迟
- 低置信度场景触发人工转接双路兜底
- 工单写入 CRM 后异步通知相关人员
02.标准化框架交付
自动生成包含统一接口（API）的代码框架，让开发者不再为“写哪儿”和“怎么接”发愁
smart_customer_service.py
1from opc_agent import BaseAgent, MRGConfig
2
3class SmartCustomerService(BaseAgent):
4 """智能客服 Agent - 自动意图识别与工单分类"""
5
6 def __init__(self, config: MRGConfig):
7 super().__init__(config)
8 self.intent_model = self.load_model('intent-v2')
9 self.crm_client = self.connect_api('crm-v3')
10
11 async def process(self, message: str) -> dict:
12 intent = await self.intent_model.classify(message)
13 if intent.confidence < 0.7:
14 return self.escalate_to_human(message)
15 ticket = await self.crm_client.create_ticket(intent)
16 return {'status': 'resolved', 'ticket_id': ticket.id}
03.公平竞技场搭建
自动同步测试数据集与模拟环境，确保所有开发者在完全一致的“封闭赛场”中比拼质量
sandbox · smart_customer_service
Running
自动运行日志
>📌Sandbox environment initialized
>📦Loading intent model: intent-v2 (512MB)...
>✓Model loaded in 0.48s
>🔗Connecting mock CRM API v3...
>✓CRM connected (mock mode)
>✎Running test suite with 3 mock samples...
>[1/3] sample_001 → intent: complaint.delivery_issue (0.94) ✓
>[2/3] sample_002 → intent: inquiry.return_policy (0.98) ✓
>[3/3] sample_003 → escalate_to_human triggered (0.31) ✓
>✅All 3 samples passed. Sandbox ready.
MOCK数据样例
电商投诉·订单未收到
sample-001
咨询·退货政策
sample-002
低置信度·触发人工
sample-003
04.首次运行
系统自动跑通基准测试，确认代码质量并输出测评结果
production · live dashboard
线上运行中
今日调用量
18,432
+34% vs 昨日
平均响应
88ms
P95 143ms
成功率
99.6%
转人工率 8.2%
今日成本
¥553
¥0.03 / 次
实时QPS曲线（今日09:00 — 10:00）
1000800600400200
09:0009:1009:2009:3009:4009:5010:00
单次成本拆分（¥0.03/次）
意图识别模型¥0.018
CRM API 调用¥0.018
对话状态存储¥0.018
开发者今日收益 ¥166
最近调用记录
调用 ID识别意图延迟费用产出结果
call_8821complaint.delivery_issue89ms¥0.03工单已创建
call_8820inquiry.return_policy74ms¥0.03知识库回答
call_8819unknown → escalate112ms¥0.03已转人工
call_8818complaint.product_quality95ms¥0.03工单已创建
call_8817inquiry.order_status69ms¥0.03CRM 查询完成
真实开发者透明验收
基于同一套需求图谱定义的接口与测试集，系统自动对每位开发者的交付物进行多维度跑分。唯有高质量代码，方能在此"毕业"
当前验收需求：智能客服系统MRG V1.2
用户输入
意图识别
多轮对话
工单分类
CRM存储依赖接口：CRM API v3 · NLP Intent v2 · Redis目标指标：准确率 > 90% · 延迟 < 150ms · 转人工率 < 10%
持续迭代生态共赢
收集真实用户反馈，AI 自动提炼需求共性，实时更新需求图谱并标记风险点。开发者结合工位盈利数据决策，一键启动增量迭代
用户反馈&需求
希望支持粤语方言识别，我们有大量广东客户
某零售企业2小时前工单在电商场景下分类不准，容易把投诉归入咨询
某零售企业5小时前需要对话摘要自动生成，方便客服人员快速接手
某零售企业1天前多轮对话超过 5 轮后上下文丢失，用户需要重复说明
某零售企业1天前希望系统能识别用户情绪并动态调整回复语气
某零售企业2天前当前 CRM 写入偶有失败，工单会丢失
某零售企业3天前持续反馈用户
企业的动态需求，持续迭代不断优化
需求共性分析
精准定位到具体是哪一个图谱子需求、哪一段接口
MRG 图谱
v1.2.1-draft智能客服系统意图识别多轮对话工单分类
人工转接引擎每一个在社区交付的 Agent，都跑在同一套开放框架上
OPC Agent — 开放智能体框架。社区的验收、测试、部署体系，底层由它驱动。交付的代码，基于OPC Agent一键运行上线。
25 个通信渠道
微信/企业微信/飞书/钉钉/Telegram/Slack/Discord WhatsApp/Email/SMS/Web Widget/API 一个 Agent 同时在所有渠道上班
内置记忆管理
集成 DeepBrain 对话记忆 + 长期记忆 + 工位记忆，越用越聪明
多模型热切换
集成 AgentKits，不同任务用不同模型，运行时切换，无需重启
插件式技能系统
Skill = Agent 的能力，一行代码添加新技能，社区技能市场
一键部署
本地/Docker/云端，$ npx create-opc-agent my-agent，30 秒跑起来
OPC Agent AI员工的操作系统
一条命令创建一个AI员工，25个通信渠道·插件式技能·多模型热切换
核心三大模块
Channel Layer（渠道层）
25渠道、统一接入
Agent Core（核心层）
生命周期、状态管理
Skill System（能力层）
插件式、能力拓展
Agentkits
模型层
DeepBrain
记忆层
「开始构建你的AI员工」
“立即接入 OPC Agent 框架，开启您现成的第一个技术变体。”