泛微三层架构落地实践与价值总结

1. 三层架构详解

泛微数智大脑Xiaoe.AI采用“大模型+小模型+智能体”的三层技术支撑架构，为业务系统提供智能化底座：

① 大模型层——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，训练了自有大模型“小e”。同时，平台支持对接市面上主流的大模型，组织可根据自身需求灵活切换最适合业务的大模型。

大模型的核心价值在于通用知识的学习和推理能力，负责理解自然语言意图、生成文本、进行逻辑推理等通用任务。

② 小模型层——专业领域补位

大模型虽然通用能力强，但在特定业务场景上需要专业知识支撑。泛微在大模型基础上为客户匹配了各种不同职能的小模型，与大模型分工配合：

• OCR识别小模型：发票、票据、身份证等精准识别

• 数据脱敏小模型：移除或替换语料中的敏感信息（如身份证号等隐私数据）

• 实体识别小模型：人名、机构名、金额等关键实体抽取

• 意图识别小模型：精准识别用户业务意图

• 文本比对小模型：多版本合同差异比对

• 表格提取小模型：从非结构化文档中提取结构化表格数据

  ……

小模型强化了专业度上的训练，有效补位大模型在具体事务领域的不足。

③智能体层——业务任务执行

智能体是对具体工作任务的定义与训练。它结合大模型的推理能力、小模型的专业能力以及数据处理流程，形成针对特定业务场景的智能体应用服务：

• AI问答智能体：知识问答与智能搜索

• AI识别智能体：文档、票据、图像智能识别

• AI采集智能体：多源数据自动采集与归集

• AI审批智能体：流程智能审核与风险预警

• AI摘要智能体：长文本自动摘要与要点提取

  ……

组织可以自主搭建智能体，也可以使用平台预置的智能体服务和智能业务组件，实现开箱即用。

2. 平台能力与融合架构

泛微AI原生支撑平台将五大基础能力与平台能力深度融合，提供AI落地与业务驱动能力：

• 交互层：提供便捷高效的多端交互方式

• 应用层：承载各类行业场景化AI应用与数字员工

• 能力层：搭载五大基础能力引擎，是平台核心内核

• 模型层：提供大模型+小模型+智能体的三层模型架构

• 数据层：汇聚全场景结构化与非结构化数据，为AI应用提供充足“燃料”

在此基础上，泛微采用微服务架构，将流程引擎与门户、知识、集成等引擎协同运作。以组件、API为核心，在前后端分离的基础上支持服务的合并与拆分，满足客户个性化需求。

3. AI智能搭建：降低流程构建门槛

除了流程运转层面的智能化，泛微在流程搭建层面也实现了AI赋能，提供四种智能搭建模式：

这套能力打破了“业务不懂代码，技术不懂业务”的壁垒，让非IT人员也能深度参与流程搭建。

1. 数据安全与本地化保障
系统支持专属私有化部署及混合云模式，确保核心业务数据始终留在企业内部网络。AI模型可完全运行于本地环境，敏感信息无须经由外部传输，从源头规避数据外泄风险。

2. 权限继承与精细管控
数字员工的操作权限直接对接既有的组织架构与角色体系，杜绝越权访问行为。AI执行任何任务均受制于企业预设的权限边界，确保自动化流程不突破既有安全管理规则。

3. 全链路审计与档案固化
AI交互及操作轨迹实现全过程记录，支持事后追溯与合规审查。所有业务流转中产生的数据、文档及审批单据，均自动同步至电子档案系统，归档后具备防篡改特性，全面满足内部控制与监管审计要求。

4. 内容过滤与隐私防护
引入智能体身份校验机制，有效抵御大模型幻觉风险，防止非预期信息泄露。同时，在数据输入AI前，通过独立的脱敏小模型进行清洗预处理，确保个人隐私及商业秘密字段不被暴露。

5. 信创生态全面适配
数智大脑Xiaoe.AI已完成国产化技术栈的广泛适配，覆盖主流国产CPU、服务器、操作系统、中间件及数据库，可充分满足政务、金融等行业对自主可控信息技术体系的合规需求。

总结

在AI时代，流程管理的进化绝非简单地给旧系统安上一个AI入口，而是要从根基处展开一场彻底的架构重塑。

泛微以“大模型、小模型、智能体”三者协同的技术体系为基石，凭借五大基础能力引擎作为内在驱动，串联起超过300个可实际落地的AI应用场景，将流程设计的重心从“以人为本”转向“AI主导执行、人工辅助协同”的全新协作模式。这远非一次普通的功能迭代，而是流程范式的质变——AI让流程重获新生。

只有当AI真正洞悉业务本质、明晰规则边界、吃透数据价值、并能自如把控流程走向时，它才能从单纯的辅助工具蜕变为不可或缺的核心生产力。而这，正是泛微流程管理平台AI革新战略的根本所在。