AI Agents
能干活的软件。
企业级 Agent 具备规划、工具调用与跨系统执行能力——而不只是回答问题。
- 企业 Agent
- Workflow Agent
- Multi-Agent
- 技能系统
- Tool Calling
- MCP / API 集成
- AI 自动化
Agent 的工作方式
技术能力
让 AI 真正运行起来。
模型只是整个 AI 系统的一部分——从数据到部署再到设备，模型之外的整个技术栈由我们设计、构建并运维。
核心能力
四大核心能力，完整展开。
AI Agents · AI Engineering · AI Algorithms · Intelligent Hardware
From Prototype to Production
AI Engineering
从原型到生产。
经得起真实用户、真实数据与真实工期考验的架构、集成与部署能力。
- AI 应用开发
- AI 系统架构
- 企业系统集成
- SaaS
- 数据系统
- AI Workflow
- 模型接入
- 工程化部署
Agent 的工作方式
Self-developed Algorithms
AI Algorithms
自研算法能力。
不止调用大模型——我们训练真实信号上的自研算法，并运行在自己的产品中。
- 儿童哭声检测
- 儿童睡眠监测
- 教育内容生成（AC）
- 音频识别
- 行为数据分析
- 推荐与判断算法
Agent 的工作方式
Edge to Cloud
Intelligent Hardware
屏幕之外的 AI。
语音、传感器与边缘智能——AI 活在设备、房间与产线里。
- AI 智能硬件
- AIoT
- ESP32
- 传感器
- Voice AI
- Edge AI
Agent 的工作方式
工程方法
从问题 到结果
从问题出发，而不是从模型出发。
模型 → 系统 → 业务 → 执行 → 结果
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业务问题
从问题出发，而不是从模型出发。
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数据
采集、清洗并连接业务中已有的数据。
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AI Agent
Agent 围绕任务编排技能、工具与知识。
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模型 · 算法
大模型加上自研算法——为任务选型并通过评估。
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决策
结构化、可审计，关键环节保留人工介入。
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执行
落地到 ERP、MES、应用与设备——而不是停在对话框里。
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业务结果
用成本、速度、质量与收入来衡量。
技术底座
KINGCO 系统背后的技术。
一支全栈工程团队——上层是模型，下层是基础设施，边缘是智能设备。
AI
LLMAgentRAGMulti-AgentPrompt EngineeringModel EvaluationTool Calling
Backend
GoPythonPostgreSQLRedisMQTTWebSocket
Frontend
VueReactFlutterAstro
AI Hardware
ESP32SensorAudioBLEMQTTEdge Computing
Infrastructure
CloudDockerCI/CDAPIOTA