先把真正要解决的问题说清楚。
把"帮我看看经营情况"变成明确的收费归因任务，确认分析范围、业务边界与验收标准。
输入 INPUT客户经营问题
→
动作 ACTION把业务问题变成可验收任务
→
产物 OUTPUT场景定义与验收目标
企业 AI 时代的数据与智能体基础设施
大衍DAYAN
以数推演 · 以智为用
拓数将散落的原始数据淬炼为智能体可直接调用的标准资产；拓智融入智能体开发方法与工程工具，铸成面向行业的智能体应用。
0核心平台
0交付阶段
0工程角色
TRACE #012 · 已记录
5 类数据服务 · 已授权
大衍项目空间
交通行业 / 高速公路运营分析
演示示意 · DEMO
运行中
为什么这条高速本周收费下降了？
拓数 TUOSHU标准资产已就绪
✓连接 5 类业务数据等待
✓统一路段、车型与收费口径等待
✓发布授权数据服务等待
人
FDE 确认业务口径通过人在关键节点作出判断
拓智 TUOZHI智能体推演中
✓识别收费归因任务等待
✓多维下钻与贡献度计算等待
✓生成带依据的专题报告等待
结论 01 · 可追溯
施工绕行与客一车型通行量下降是主要影响因素
关联 5 类数据 · 3 项业务口径 · 12 条执行记录
施工绕行客一车型通行量贡献度计算
正在关联数据、业务口径与行业知识，生成收费归因结论
数据服务 5 · 口径 3 · TRACE 12
SECTION 01 · 为什么需要大衍
做出一个 Agent 不难，
让它在企业里长期工作很难。
问题往往不在模型会不会回答，而在数据、业务理解、工程治理和持续运营之间存在断点。
01
数据不懂业务
字段能查询，但对象、关系、口径和权限没有统一，回答很难稳定。
02
Agent 难以负责
结果能生成，但依据、过程、评测和边界无法检查，系统不敢上线。
03
经验无法复用
POC 靠少数专家完成，换一批人、换一个场景，交付又从头开始。
企业真正需要的，是从业务问题、数据准备、智能体开发，到上线运营与持续优化的一整套能力。
拓数DATA & ONTOLOGY+
拓智AGENT ENGINEERING=
大衍DAYAN
SECTION 02 · 大衍的价值主张
从一句业务问题，
到一个持续工作的行业智能体。
同一项任务贯穿数据准备、本体构建、智能体开发、评测上线与持续优化，所有阶段共享业务语义和项目上下文。
LIVE DELIVERY TRACE（01 / 07）
把任务需要的数据连接并准备好。
接入收费、门架、天气、施工和事件数据，检查质量与敏感信息，统一路段、车型和时间口径。
输入 INPUT业务范围与数据清单
→
动作 ACTION连接数据并完成质量检查
→
产物 OUTPUT可审阅的数据画像
让数据拥有一致的业务含义。
自动发现路段、收费站、通行记录与施工事件等对象和关系，由 FDE 与业务专家共同确认。
输入 INPUT可信数据画像
→
动作 ACTION构建并确认业务对象关系
→
产物 OUTPUT业务本体与数据服务
把行业方法编排成可执行的智能体。
配置意图识别、工作流、RAG、Skill、工具和拓数数据服务，形成可验证的收费归因 Agent。
输入 INPUT业务本体与数据服务
→
动作 ACTION编排意图、知识与工具
→
产物 OUTPUTAgent 与工作流版本
先证明它可靠，再让它上线。
用业务评测集检查结果质量、异常场景和权限边界，通过质量门禁后完成版本发布。
输入 INPUTAgent 版本与评测集
→
动作 ACTION执行质量门禁与安全校验
→
产物 OUTPUT评测报告与部署版本
上线以后，每一步都看得见。
持续记录模型、数据、工具调用和执行 Trace，监测任务效果、成本、延迟和异常。
输入 INPUT已部署的运行版本
→
动作 ACTION观测 Trace、效果与成本
→
产物 OUTPUT运行指标与 Trace
把问题变成下一次迭代的起点。
将用户反馈和异常任务沉淀为 Bad Case，反向优化本体、数据规则、工作流和评测集。
输入 INPUT用户反馈与 Bad Case
→
动作 ACTION优化本体、数据与工作流
→
产物 OUTPUT可复用的项目资产
共享项目上下文：业务语义 · 数据权限 · 版本记录（已沉淀）
项目资产沉淀：本体 · 数据服务 · Agent · 工作流 · 评测集 —— 成为下一次交付的起点
DELIVERY FOUNDATION · 交付基座
方法组织交付，工具进入现场，平台承接长期运行。
METHOD方法论
明确七个交付阶段、角色分工、关键产物和质量门禁，让团队沿着同一条路径推进。
场景定义 · 角色接力 · FDE 确认 · 质量门禁
TOOL工具
把 Agent、Skill、MCP 和工程规范带进具体任务，帮助不同角色在熟悉的工作环境中完成交付。
Agent · Skill · MCP · 开发规范
PLATFORM平台
由拓数与拓智承接数据、本体、工作流、评测、部署和 Trace，让项目能够持续运行与复用。
拓数 · 拓智 · 项目空间 · 资产治理SECTION 03 · 核心平台
拓数准备可信数据，
拓智让智能体投入工作。
不是两套彼此孤立的工具。拓数与拓智围绕同一项行业任务、同一套业务本体和同一个项目空间协同工作。
TUOSHU / DATA & ONTOLOGY · 数据与本体基础设施
让 Agent 用到对的、可信的、说得清来源的数据。
从数据连接、预处理与本体挖掘，到 FDE 管理、版本治理和数据服务发布，完成智能体的数据供给链。
01数据连接与预处理
02本体挖掘与构建
03FDE 管理与对话调整
04审计治理与服务发布
交付结果 标准本体 · 治理规则 · MCP / API · DataAgent
高速公路运营分析 — 拓数 / 本体管理器FDE 工作中 · 演示示意
数据连接预处理管道本体挖掘
本体管理器版本与审计数据服务
高速公路经营本体 V1.8 — 业务对象关系与 AI 一起调整
7 个对象8 条关系2 项语义待确认
TUOZHI / AGENT ENGINEERING · 智能体开发与运行平台
让行业智能体从一个想法，走到上线工作。
把智能体开发方法、工作流、RAG、Skill、评测与运行管理放进同一个工程空间，持续交付行业智能体应用。
01场景定义与意图识别
02工作流、RAG 与工具编排
03Agent 调试与评测
04部署、观测与持续优化
交付结果 行业 Agent · 工作流 · 评测集 · 运行版本
拓智 / Agent 工作室演示示意
场景任务工作流编排知识与数据
Agent 市场评测中心部署与观测
收费归因 Agent V2.4 — 任务工作流运行评测
01 识别任务收费归因
→
02 调用数据拓数服务
→
03 分析主因贡献度计算
→
04 生成报告附数据依据
RAG · 业务知识政策与口径
EVAL · 结果评测质量门禁
评测通过率 94%6 个工具12 条 Trace
SECTION 04 · 大衍怎么用
带着你的角色和任务进入大衍。
不必先学会整个平台。选择你的角色，从今天要解决的问题开始，方法、工具和项目上下文会一起进入工作现场。
今天，要把哪批数据交给 Agent？
本体挖掘质量检查数据脱敏服务发布
▶
接入收费、门架和施工数据，帮我发现业务对象与关系，先生成一版本体草案。高速公路运营分析 · 默认权限
交付 DELIVERABLES
本体数据集数据服务
工作路径 PATH
01连接数据 · 确认数据范围与权限
02发现本体 · AI 生成对象与关系草案
03FDE 专家确认 · 复核口径、关系与敏感项人在回路
04发布服务 · 生成 MCP / API / DataAgent
常见任务生产城市治理高质量数据集为收费归因 Agent 发布数据服务
今天，要让哪个行业任务可靠运行？
意图识别工作流编排RAG 知识库评测优化
▶
构建收费下降归因 Agent，连接拓数服务和经营知识库，并用历史问题建立首版评测集。高速公路运营分析 · 默认权限
交付 DELIVERABLES
Agent工作流评测集迭代版本
工作路径 PATH
01定义任务 · 确认意图、边界与验收
02编排能力 · 连接 RAG、Skill 与数据服务
03评测调优 · 分析 Trace 与 Bad Case
04发布运营 · 部署、观测并持续迭代
常见任务搭建节假日流量预测 Agent从 Bad Case 生成回归评测
今天，要把哪些系统和能力连接起来？
连接器MCP 工具权限配置部署监控
▶
把收费归因 Agent 接入路网事件系统和拓数服务，配置分级权限并部署到测试环境。高速公路运营分析 · 默认权限
交付 DELIVERABLES
连接器工具服务契约部署版本
工作路径 PATH
01确认契约 · 检查接口、权限与环境
02实现连接 · 开发连接器与 MCP 工具
03联调验证 · 验证异常、限流与审计
04部署观测 · 发布版本并接入监控
常见任务为城市治理 Agent 接入事件中心配置生产环境分级权限
SECTION 05 · 人遁其一 HUMAN IN THE LOOP
大道五十，天衍四九，人遁其一。
"人遁其一"不是让人替 AI 重复劳动，而是在关键环节保留四项不可替代的能力——让 AI 能工作，也始终可控。
「大衍之数五十，其用四十有九。」
留白不是缺失，而是人的位置。
创新CREATE
定义真正值得解决的问题。
判断JUDGE
确认业务语义与结果是否成立。
掌控CONTROL
决定权限、边界、版本和发布。
品味TASTE
选择什么样的体验与结果才真正有用。
SECTION 06 · 大衍的交付价值
交付的不只是 Agent，
而是一套可运营的行业智能体系统。
数据、知识、智能体与工程过程一起被交付，当前项目能稳定运行，下一次项目也不再从零开始。
DATA
数据成为标准资产
原始记录被整理为可调用、可追溯、可治理的本体、数据集与服务。
AGENT
智能体成为生产系统
从演示原型进入评测、部署、权限、观测与持续优化的工程流程。
METHOD
经验成为团队能力
专家实践沉淀为方法、Skill、规则、工作流和质量门禁。
ASSET
项目成为行业资产
本体、数据服务、Agent 与评测集能够被后续场景直接复用。
SECTION 07 · 行业案例
在真实业务里，看数据如何成为智能。
每个案例只讲一次：业务问题是什么，拓数准备了什么，拓智如何工作，最终交付什么结果。
CASE 01 · 交通行业
高速公路智能分析
省中心需要同时服务节假日保通保畅、收费经营分析和突发事件处置。数据分散在门架、收费站、路网监测、天气、施工和事件系统中，传统分析依赖人工协调，难以及时形成统一口径的研判材料。
拓数准备统一路段、车型与时间口径，组织多源数据并发布授权服务。
拓智工作识别任务，调用预测、归因或应急测算工作流，记录全过程 Trace。
交付结果形成可下钻、可追溯、可复核的研判结论与专题报告。
- 业务价值
- 统一节假日流量预测口径，提前识别拥堵与保畅风险。
- 对收费变化进行多维下钻、主因验证与贡献度分析。
- 保留数据来源、分析口径和执行过程，支持业务复核。
ANALYSIS LOOP · 高速公路示意
授权数据通行 · 收费 · 路网
→
预测 / 归因工作流
→
专题报告附数据依据
↩ 全过程 Trace 回流LOOP · ON
CASE 02 · 城市治理
城市治理智能分析
城市治理既要掌握"发生了什么"，也要判断"哪里存在风险、哪些问题反复出现"。高频诉求、重点事件、风险点和办理反馈分散在不同系统中，人工汇总周期长，分析口径也难以统一。
拓数准备治理诉求、事件、风险与处置数据，按权限处理敏感信息。
拓智工作组织感知、研判、处置、评价 Agent 接续工作，并关联事实依据。
交付结果识别热点和风险，生成治理建议，把结论连接到事件与督办任务。
- 业务价值
- 从分散查表转向统一的对话式研判入口。
- 从总量下钻到区域、主体、事件和风险点。
- 将分析结果连接到处置状态、督办任务与复盘改进。
GOVERNANCE LOOP · 城市治理示意
感知事件 · 诉求
→
研判风险 · 共性
→
处置督办任务
→
复盘改进
↩ 复盘结果回流研判LOOP · ON
CASE 03 · 数据工程
城市治理高质量数据集生产
市民诉求、风险反映、治理事件和办理反馈来自多个渠道，字段、标签和处置口径不一，还包含姓名、电话和详细地址等敏感信息。客户需要将它们加工为可分析、可训练、可供 Agent 使用的标准数据集。
拓数准备串联接入、治理、标注、质检、评测、版本管理与服务发布。
FDE 协同小样本试跑后，专家复核低置信、标签冲突与敏感样本。
交付结果交付数据集、标签规则、质量记录、版本和 MCP / API 服务。
- 业务价值
- 在批量生产前通过样本试跑控制规则与标注质量。
- 为敏感信息、低置信结果和标签冲突保留检查记录。
- 为分析、训练和 Agent 调用提供可追溯的数据基础。
DATASET LOOP · 高质量数据生产示意
样本试跑规则 · 标注
→
FDE 复核低置信 · 冲突
→
版本发布数据集 · 服务
↩ 质量记录回流规则LOOP · ON
DAYAN · DATA & AGENT INFRASTRUCTURE
万物有范式，智能可推演。
让可信数据成为智能体的共同语言，让行业经验成为可以运行、持续进化的系统。
从一项业务任务开始
衍
带上你的业务问题进入大衍：拓数准备数据，拓智完成推演与交付。
沟通入口 · 控制台与联系渠道随正式版开放