产品详细介绍

automaited 是一款专注于企业级流程自动化的 AI 智能代理平台，通过多智能体（Multi-Agent）框架与自进化代理技术，将复杂、动态的业务流程拆解并自动执行，帮助企业在短时间内实现高效、可扩展的智能自动化。

核心能力与特点：

  1. 企业级 AI 智能代理框架

    • 采用多智能体协同架构：由管理代理（Manager Agent）统筹多个专业子代理，分别负责分类、抽取、校验、格式化等任务。
    • 结合结构化规则与自进化能力：既能严格遵守企业业务规则，又能在复杂场景中自主决策与优化执行路径。
    • 适用于多种业务流程：从文档处理、订单与发票流转，到客户数据处理、后台运营流程等。

  2. 20 天内快速落地实施

    • 平台强调“快速实施”：通常可在 20 天内完成从需求梳理、流程配置到上线运行。
    • 适合希望快速验证与扩展 AI 自动化能力的企业，无需长期、重度的 IT 项目周期。
    • 支持 Web 与原生应用场景，实现线上线下业务的统一自动化。

  3. 强大的文档 AI 管线（Document AI Pipeline）

    • 支持“任意文档、任意格式、任意大小、任意语言”的处理能力。
    • 多种文档接入方式：网页上传、邮件、SMTP、API 等多通道接入。
    • 处理流程：
      1）自动分类：识别文档类型（如发票、合同、订单、表单等）；
      2）智能抽取：由专业子代理抽取关键信息与字段；
      3）规则校验：根据企业自定义业务规则进行验证（金额、日期、编码、合规性等）；
      4）结构化输出：将结果格式化为标准结构数据，便于后续系统直接使用。
    • 整个过程可审计、可追踪，便于合规与质量管理。

  4. 广泛集成与“连接式工作流”（Connected Workflows）

    • 提供开箱即用的集成能力，可与 ERP、CRM 及其他业务系统通过 API 或直接集成打通。
    • 支持“代理式电脑操作”（agentic computer use），可在已有系统界面上模拟人类操作，实现无需改造系统的自动化。
    • 处理完成的数据可自动路由至目标系统，实现端到端闭环：从数据采集、处理，到入库、触发后续业务动作。
    • 通过实时数据流转，帮助企业获得更快的业务响应与更及时的经营洞察。

  5. 提升效率与准确率，降低人工成本

    • 减少人工录入与重复操作：自动完成高频、重复性的数据录入、校对与转录工作。
    • 提升准确率：多代理协同与规则校验机制，显著降低人工输入错误与遗漏。
    • 可扩展性强：在业务量增长时，AI Agents 可轻松扩容处理能力，无需线性增加人力。
    • ROI 可衡量：通过减少人工成本、缩短处理时间、降低错误率，帮助企业实现高投资回报率。

  6. 安全合规与可控性

    • 平台在设计上强调安全与合规，确保自动化流程符合企业内部规范与行业监管要求。
    • 支持权限控制、操作审计与流程可视化，便于管理者监控与优化自动化策略。
    • 在敏感数据处理场景中，可根据企业要求配置访问控制与数据保护策略。

  7. 适用场景示例

    • 财务与发票处理：自动识别发票、对账单，抽取金额、税率、供应商信息并入账。
    • 采购与订单管理：从邮件或上传文档中自动提取订单信息，更新 ERP 或库存系统。
    • 客户服务与后台运营：自动处理客户提交的表单、申请、合同等文档，并分发至相应系统。
    • 合同与合规文档管理：对合同条款进行结构化抽取与规则校验，辅助合规审查。

简单使用教程

以下为基于 automaited 平台的简要上手流程，帮助你理解从接入到运行的大致步骤（实际实施通常由 automaited 团队或合作伙伴协助完成）：

  1. 明确业务流程与目标

    • 选定一个高重复、规则相对清晰的业务流程作为起点，例如：发票录入、订单处理或客户表单审核。
    • 明确希望达成的目标：如减少多少人工录入时间、提升处理速度、降低错误率等。

  2. 配置文档接入渠道

    • 在 automaited 平台中选择合适的文档输入方式：
      • Web 上传：适合内部团队手动上传批量文件；
      • 邮件 / SMTP：适合通过邮箱接收发票、订单等文档；
      • API 接入：适合集成到现有业务系统或自建应用中。
    • 为不同来源配置基础分类规则（如“发票”“合同”“订单”等），便于后续自动分类。

  3. 定义业务规则与数据字段

    • 列出需要从文档中抽取的关键字段，例如：
      • 发票：发票号、供应商名称、金额、税率、开票日期等；
      • 订单：订单号、客户名称、产品明细、数量、价格等。
    • 在平台中配置相应的校验规则：
      • 数值范围校验（金额是否在合理区间）；
      • 格式校验（日期格式、编码格式等）；
      • 业务逻辑校验（金额合计是否与明细一致等）。

  4. 设置 AI Agents 工作流

    • 在平台中启用文档 AI 管线：
      1）分类代理：根据文档内容自动识别类型；
      2）抽取代理：从文档中提取所需字段；
      3）校验代理：对提取结果执行业务规则校验；
      4）格式化代理：将结果整理为结构化数据（如 JSON、表格或系统所需格式）。
    • 通过可视化界面或配置文件，定义各代理之间的执行顺序与条件分支。

  5. 对接企业内部系统

    • 在 automaited 中配置与 ERP、CRM 或其他业务系统的连接方式：
      • 使用平台提供的标准集成；
      • 或通过 API 将处理结果推送到指定系统。
    • 设置数据路由规则：例如“发票数据 → 财务系统”“订单数据 → ERP 订单模块”。
    • 确保必要的认证与权限配置已完成，保证数据安全传输。

  6. 测试与验证

    • 选取一批真实但可控的历史文档进行试运行。
    • 对比 AI 处理结果与人工处理结果：检查字段准确率、规则校验情况以及处理时间。
    • 根据测试结果微调：
      • 文档分类策略；
      • 字段抽取模板或提示；
      • 业务规则与阈值设置。

  7. 上线与监控优化

    • 在测试通过后，将流程切换为正式环境运行。
    • 通过平台提供的监控与日志功能，持续观察：
      • 处理量与处理时间；
      • 错误率与人工干预率；
      • 各系统间数据同步情况。
    • 定期根据业务变化更新规则与流程，利用 automaited 的多代理框架持续优化自动化效果。

通过以上步骤，企业可以在较短时间内利用 automaited 将原本高度依赖人工的复杂流程转变为可审计、可扩展的智能自动化流程，在保证安全合规的前提下显著提升运营效率与数据质量。