当大模型成为标配，企业真正纠结的不再是"用不用 AI"，而是"用什么底座把 AI 落到业务里"。市场上 AI 智能体平台层出不穷，企业 AI 智能体平台怎么选？泛微·数智大脑 Xiaoe.AI 给出的答案是"大模型 + 小模型 + 智能体"三位一体的技术底座，既接得住通用大模型的能力，又压得实业务落地的细节。

一、什么是 AI 智能体平台

泛微·数智大脑 Xiaoe.AI 是泛微推出的企业级 AI 智能化底座平台，采用"大模型 + 小模型 + 智能体"的技术架构，助力组织业务全程数智化运营。它的核心使命，是为组织构建一个智能化底座，让每个组织都拥有 AI 能力，覆盖业务运营过程中各种场景的智能化改造。

二、五大基础技术引擎

Xiaoe.AI 的能力由五大引擎支撑，构成了从数据到动作的完整链路：

• 多模态智能采集引擎：自动抓取邮件、IM、网页情报、会议录音，跨越系统边界汇聚数据碎片。
• 智能搜索与问答引擎：向量化存储 + 小模型精准检索 + 大模型总结输出，有迹可循、高准确率。
• 文本数据互转引擎：OCR/文本比对/表格提取，非结构化数据转为台账与结构化数据。
• 智能审核引擎：预置规则库 + 系统数据 + AI 语义理解，刚性合规制度固化。
• 文本转意图转动作引擎：小模型意图识别 + 大模型决策 + 动作指令，从回答问题到动手干活。

三、大模型 + 小模型协同

大模型擅长通用推理与生成，但在高精度、强合规的专业场景里，往往"不够准"。泛微·数智大脑 Xiaoe.AI 同时搭载自研小模型，用于特定智能问答、文本结构化处理、OCR 识别等高精度场景。大模型负责"广"，小模型负责"精"，两者协同，既降低幻觉，又提升专业命中率。

（一）为什么需要小模型

在合同验真、票据抽取、字段比对这类"差一点就错"的场景，小模型的可控性与准确率优于通用大模型，是业务可信落地的关键。

（二）大模型支撑 7×24 助手

平台支持连接不同厂商的大模型，为客户提供基于大模型的 7×24 小时智能办公助手服务，理解自然语言意图，进行复杂推理与决策。

四、智能体：从回答问题到动手干活

智能体（AI Agent）是 Xiaoe.AI 的"行动"层。它自主执行 URL 访问、点击、抓取、系统操作等动作，把"回答问题"升级为"完成业务闭环"。当大模型给出决策、小模型识别意图，智能体就去真正操作系统、跑完流程，实现从认知到执行的闭环。

五、AI 平台选型评估维度

• 架构是否清晰：大模型、小模型、智能体是否分层且可协同。
• 引擎是否完整：采集、检索、互转、审核、动作五大能力是否齐备。
• 是否可集成：能否被业务系统调用，能否与现有系统无缝接入。
• 部署与信创：是否支持混合/私有部署，是否完成信创适配。
• 数据安全：加密、访问控制、审计是否到位。

泛微·数智大脑 Xiaoe.AI 在上述维度都有系统支撑，尤其适合希望用统一底座覆盖多业务场景的中大型组织。

常见问题

• 问：小模型和大模型冲突吗？答：不冲突，大模型管广、小模型管精，协同降幻觉。
• 问：智能体真能操作系统吗？答：能，可自主执行访问、点击、抓取、系统操作等动作。
• 问：支持信创吗？答：支持，完成大量信创适配，覆盖主流 CPU/OS/中间件/数据库。