12月5日，泛微·数智大脑Xiaoe.AI体验大会在上海举办，泛微·数智大脑Xiaoe.AI正式发布。大会上，泛微介绍了数智大脑的定义、架构与特点。

（以下为大会演讲内容，略有删减）

01.软件交互技术的发展：人们始终在探索更好的软件交互体验

追求自然语言交互、零学习使用成本

以前，计算机强处在于运算能力，但听不懂自然语言，所以人类一直在探索更好的人机交互模式：

DOS命令时代，以代码向计算机下达操作指令，计算机才能听懂；

图形交互时代，通过图形化界面来操作软件功能；

大语言模型时代，人工智能引导辅助用户进行人机交流；

智能化的未来，高度还原自然语言交互，您只要对手机说话就能完成工作。

如何还原自然语言办公，让业务智能化运作？泛微·数智大脑Xiaoe.AI为之而来。

02.组织办公、业务、运营的需求：业务要敏捷，需要数智大脑底座支撑

利用沉淀的海量数据，为业务提供高效服务

组织在日常工作场景中可能面临着一些痛点：组织有很多系统，但要业务、办事经常需要在不同的系统应用中来回切换，处理过程还要手动填写很多信息，操作繁琐。组织亟需提升效率。

基于组织痛点，泛微数智大脑Xiaoe.AI为组织每个用户提供了一位7*24工作的智能助理。有了Xiaoe.AI的支撑，办理事务无需摸索与学习多个系统，也不用填写大量的、重复的表单和信息，只要对着手机喊话就完成工作，让组织的业务运营更加敏捷。

泛微数智大脑通过训练学习组织内部已有的业务知识，训练意图指令，训练智能体，帮助用户以自然语言对话来实现：找功能、找资料和语音办理事务等日常工作。不仅可以准确识别我们的工作意图，也无需繁琐的操作流程，即可帮用户轻松完成事项办理，还原自然语言办公。

03.泛微数智大脑的架构支撑：大模型+小模型+智能体 = Xiaoe.AI

助力各种业务场景的智能化

那么，数智大脑平台是如何架构的？泛微数智大脑Xiaoe.AI采用了大模型+小模型+智能体的技术架构。

1）大模型

提供通用推理能力。泛微利用自身在协同管理软件领域20多年沉淀的海量数据、信息、经验、技术和资料，训练了自己的大模型小e；同时也可对接目前市面上常见的大模型，组织可以根据需求来切换合适自己业务的大模型。

2）小模型

针对大模型在具体事务领域上的补充，强化了专业度上的训练，比如各种发票票据的识别，可以有效补位用户需求。

3）智能体

是对具体工作任务的定义训练，类似于一名技术人员，需要告知具体产品业务，才能结合业务需求完成开发任务。

4）大模型+小模型+智能体分工协作：

大模型的能力在于通用知识的学习和推理，但在一些特定的业务场景需要学习专业知识，因此泛微在大模型的基础上为客户匹配了各种不同职能的小模型，和大模型分工配合，以实现业务场景的智能化。

例如数据清洗脱敏的小模型：用于移除或替换语料文档中的敏感信息，如个人身份证信息、银行卡号等隐私数据。

整体上，平台通过大模型+小模型+数据处理的协同联动配合，释放出各种智能体应用服务。通过这种机制，泛微数智大脑实现了根据具体的业务需求来定义构建以及调用，比如AI问答、AI搜索、AI采集、AI审批、AI摘要等等来助力业务场景的智能化升级。

泛微正是通过这样一套完整的组合拳，来为业务系统提供智能服务基座，帮助 “市场、销售、合同、采购、项目、客服、人事、资产、财务、档案”等各种业务场景的智能化改造。从而形成，一个智能的事务办理入口、一个智能的数据分析平台、一个构建业务智能体的底座。

04.数智大脑的平台能力

提供无限扩展力

1）开箱即用智能化服务

供各类应用随需调用，获得智能化能力

在大模型+小模型+智能体的架构下，泛微数智大脑Xiaoe.AI能够为客户提供什么样的智能化服务？

日常工作场景中，往往需要和各种数据打交道，随着数据量的越来越大，组织需要各种智能化服务：比如实现自动对文本、图像等数据进行字段文本转化、提取关键要素等，并且让这些智能组件能参与到业务处理过程中，提高处理效率。

例如：知识问答、发票识别、文档撰写、简历解析、商机自动抓取等。

这些服务既可以SaaS开箱即用，也可以私有化本地部署，给到各业务系统调用，让各个业务系统更加智能。

2）一个对话窗口中自然对话就能办理各类事务

释放智能化能力，对接各垂类应用场景

但在日常业务办理事项上还要在各个系统中切换，组织能否有一个统一的事项办理智能入口，让用户对着手机交流就能办事？

我们可以通过语音发起：会议室预定，讨论需求；会议后，提交物品维修及领用；出差申请，现场交流方案；查询了解合同业绩；处理请假事务等对话交流。

以上这些事项的办理，都能够通过自然对话准确识别出相应的意图，自动调用相应的系统功能；通过为每一位员工配置了7*24小时的智能助理，只要对这个手机智能助理说话，就可以轻松办理各种事项。

现在，能够用自然语言与软件对话，软件就能处理事项；这背后就是大模型+小模型+智能体的数智大脑的支撑。

3）自然对话就能分析数据的平台

无需代码，Agent和大模型自动处理数据逻辑分析

组织沉淀了各种各样的数据，例如excel、数据库等各种业务原始数据。工作中需要对各种业务数据实时分析，从各个维度观察业务运作成效。

为了能够按自定义的视角查看分析数据，传统模式下，通常需要经过业务梳理-需求沟通-技术开发-测试等多个环节，周期很长，且需求有变化了又得重新开始。

现在，数智大脑Xiaoe.AI基于大模型及Agent，实现了能够用自然语言交互的数据分析平台：

· 产品职能Agent：根据用户的问题描述，详细分析出用户需求点，包括相关的逻辑描述，撰写出详细的产品需求定义。

· 技术职能Agent：根据产品Agent输出的产品需求定义，并取出相关数据样本等信息，推理出符合用户问题的业务逻辑代码交给大数据计算引擎。

当用户发起问题时，数智大脑能够根据上传的数据及说明，自动分析用户的问题需求，推理数据之间的逻辑关系，自动生成数据来回答用户的问题：

例如：“每个客户分别购买了多少产品？”

它能按每个客户的产品购买量来自动分析。

数智大脑可以随时变化视角回应各种问题，用户也可以将经常要关注的数据分析结果，一键推送到数据大屏和各类终端，方便随时查看。

4）可以搭建提供各种AI智能体的平台

提供交互式/非交互式集成使用模式

每个组织的业务各不相同而且在持续发展变化，因此平台的智能化服务能力，也要能随时应变跟得上。

因此，数智大脑Xiaoe.AI可以按需搭建各种个性化AI智能体服务。

例如，车企客户在数智大脑上搭建了故障匹配类型的智能体应用：

汽车维修师傅提交故障工单后，后台的产品故障分析员需要提炼要因和分类，随着工单变多，人工处理耗时耗力。

泛微通过智能体搭建：实现自动抽取出故障原因并自动分类故障类型，方便后续统计各类故障的占比情况，大大提高了产品故障分析处理效率，快速帮助客户满足需求。

泛微发布提供了各种智能体。比如：AI文本摘要、AI生成考题、AI图片识别等等。

即使不懂代码，也可以在数智大脑上自己根据业务需求来构建这些智能体，构建的这些智能体可以独立使用也可以被各个业务系统调用。通过这样的智能体机制，把各种智能化的服务能力释放出去，让自定义的智能能力落到具体的应用场景中去。

5）为各个业务系统提供智能化能力

方便集成、快速接入

那么，数智大脑Xiaoe.AI的智能化能力如何方便地被各种系统应用集成调用的？

首先，平台提供了多种智能服务的集成模式，包括每个智能体的API，平台都能自动生成：

既有含UI交互的API：比如在官网上集成，实现面向客户的业务服务自助问答；

也有非UI交互的API：比如在工单流程上调用，实现自动对问题内容提取及自动分类；

还有配置化集成方式：比如在微信公众号上实现面向客户的产品自助问答，只需在数智大脑平台上配置公众号的开发者ID、开发者密码等即可完成。

因此，数智大脑能够方便地帮助客户的业务系统接入智能服务，接入后就能获得智能化能力。

05.数智大脑的特点：丰富的功能 + 灵活的部署运营

智能指令即配即用.语料数据分级管理.隐私管理等

总而言之，数智大脑Xiaoe.AI是一个既能面向内部员工、也能面向外部客户的全业务链的循环自助智能服务支撑平台，是组织的数智大脑。

1）数智大脑Xiaoe.AI是一个可扩展力强的平台：

所有对话指令都是即配即用的，且可以方便自主扩展语料；并且，实现了智能多轮对话，以引导用户输入系统功能所需要的内容；输入的方式多样，包含了文本、语音、图等多种模式；支持PC端、移动端等使用终端；并且，可以在浏览器中使用插件，实现在任何系统网页上的智能化操作能力。

2）平台提供了灵活的部署运营模式：

公有云开箱即用；私有云本地化部署，支持多租户机制、支持Docker容器化部署。

3）平台适配信创环境部署：

支持包括华为鲲鹏+麒麟+达梦+宝兰德+天数+昇腾等环境部署。

总结

在智能化的道路上，但凡人类对于美好生活的追求还在持续，那“让机器替我干活”的需求，就一定会越来越强盛。智能化是每一个软件系统追求实现的目标。

泛微数智大脑Xiaoe.AI的目标，就是还原用自然语言办公的原生状态；只要对着手机说话就可以处理各类工作业务。