01AI PROJECT
AI 项目交付
从业务场景梳理、数据准备、模型与框架选型，到评测基线、上线与迭代，交付可以被使用的 AI 应用，而不是一次性演示。
场景 → 数据 → 上线 → 运营
Shanghai Jiufang Network Technology
把 AI 变成
把 AI 变成
能干活的系统
上海九方网络科技有限公司专注 AI 项目交付、Agent 智能体系统 与 A2A 协作中心 建设。我们从场景梳理开始，把模型能力、工具调用与业务流程拼装成可上线、可运维、可审计的智能体应用。
AGENT RUNTIME · ONLINE
Jiufang Agent Core
理解目标，拆解任务，调用真实工具，并把执行过程与结果一并交付。
Context88
Tools74
EvidencePASS
AI Project
Agent Orchestration
A2A Center
Tool / MCP
3 方向AI 项目 · Agent · A2A 中心
A2A v1智能体间标准协作协议
4 环节梳理 · 构建 · 上线 · 运营
Local First端侧执行与人工审批边界
01 / Business
三个方向，一条主线
我们不做泛泛的“AI 概念”，而是围绕可交付的智能体系统工作：先让单个 Agent 在自己的业务里跑通，再让多个 Agent 在 A2A 中心里协作，最后由工程团队把它上线、接入真实系统并持续运营。
02AGENT SYSTEM
Agent 智能体系统
把业务流程拆解成可编排的智能体任务：规划、工具调用、记忆与状态、人工审批与失败重试，形成能长期运行的任务闭环。
规划 · 执行 · 校验 · 回溯
03A2A CENTER
A2A 协作中心
为多个异构 Agent 提供统一接入、能力发现、任务路由、事件恢复与协作审计，让团队与外部智能体在同一条链路上协同工作。
注册 · 发现 · 协同 · 可追溯
02 / Foundation
支撑智能体的工程底座
Agent 能不能上生产，取决于底下的五件事：模型怎么选、工具怎么接、执行在哪里、权限怎么管、问题怎么查。我们把它们作为每个项目的固定交付内容。
模型接入与路由
按任务成本、时延与能力选择模型，支持公有 API 与私有化部署混跑，保留降级路径。
工具与 MCP 接入
把内部系统、数据库、检索服务和第三方 API 封装为统一工具契约，供智能体安全调用。
执行环境与沙箱
代码执行、浏览器与命令行操作在受控边界内进行，高风险动作进入人工确认。
身份、权限与审计
以租户、角色与资源范围约束每一次调用，记录谁在什么时间让智能体做了什么，支持导出与复核。
可观测与效果评测
全链路追踪、任务回放与评测集基线，让“效果变好了还是变差了”有可比较的答案。
03 / A2A Center
让智能体之间也能协作
当一个任务需要多个智能体接力时，问题往往不在模型，而在协作：谁负责、做到哪一步、断了怎么续、出了事谁来说明。A2A 中心就是为这些问题准备的协作中枢。
统一身份与目录每个 Agent 有登记信息与能力说明，可被发现、可被授权
任务可路由按能力、租户与策略把任务交给合适的智能体
事件可恢复长任务过程中断线仍可从断点继续，不重做已确认部分
协作可追溯任务、事件与审批留下记录，形成可复核的链路
数据平面
标准协议接入、鉴权、任务下发与流式响应，兼容 A2A v1 的 HTTP+JSON 与 JSON-RPC 形态。
控制平面
Agent 注册表、租户与角色、访问策略、凭据托管、配额与审计导出。
事件平面
任务事件持久化、订阅推送、重试与重放，支撑长链路协作与离线恢复。
04 / Solutions
常常被提出的四类需求
下面这些场景是我们最常被问到、也最适合用智能体方式解决的问题。每个方案都对应一类可以检查的交付物，而不是一段演示视频。
企业知识库与智能问答
把分散在文档、工单、制度与内部系统中的知识整理成可检索、可引用的知识底座，让回答带来源、可核对，并支持权限隔离与增量更新。
- 文档解析
- 检索增强
- 来源引用
- 权限隔离
- 效果评测
业务流程 Agent
把审批、对账、报表、客服等重复流程交给可编排的智能体，保留关键节点的人工确认与失败重试。
- 任务拆解
- 工具调用
- 人工审批
AI 原生研发协同
从需求理解、代码修改到测试验证与文档沉淀，让智能体在真实仓库与真实环境里完成任务并留下证据。
- 仓库理解
- 变更验证
- 知识沉淀
多智能体协作中心
为组织内部与外部智能体提供统一接入与治理：身份、能力目录、任务路由、事件恢复与协作审计。
- Agent 注册
- 任务路由
- 审计导出
企业级智能体治理与私有化部署
围绕身份、数据用途、任务边界、模型来源与证据链建立治理规则，支持内网部署、模型私有化与审计导出，让智能体在合规边界内运行。
- 策略治理
- 私有部署
- 配额管理
- 审计证据
How we deliver
DELIVERY / BUILD
先把一个高价值场景跑通，再谈规模化
我们通常从一个具体、可衡量的任务开始：定义输入输出、准备数据与工具、设定验收标准，两周内做出能真实使用的第一版。
01场景梳理确认目标、边界与验收标准
02原型验证打通模型、数据与工具链路
03工程化权限、异常、日志与部署
04上线迭代按真实使用数据持续优化
DELIVERY / A2A ONBOARDING
让新智能体接入现有协作网络
已有自研或第三方 Agent 不需要重写。我们把能力描述、鉴权方式与任务契约对齐后登记入网，即可被其他智能体发现与调用。
01能力登记描述能力、输入输出与限制
02鉴权对接身份、凭据与租户范围
03路由联调任务下发、流式与回执
04故障演练重试、断线恢复与审计核对
DELIVERY / OPERATE
上线只是开始，效果要能被持续验证
我们为每个智能体建立评测集与追踪面板：成功率、人工介入率、时延与成本都能看到变化，优化有依据，回退有路径。
01全链路追踪任务、工具调用与错误
02评测基线固定样本集与评分标准
03成本与时延模型路由与缓存优化
04演进计划版本对比与灰度上线
06 / Scenarios
适合先做智能体的地方
不是所有问题都值得上 Agent。以下三类场景通常投入产出更清楚：任务重复但有判断成分、跨多个系统取数、结果需要人来确认。
SCENARIO / 01知识密集型
KNOWLEDGE WORK
知识与文档密集的工作
制度问答、技术文档检索、合同与工单摘要——回答需要引用来源，错了能被发现。
检索增强来源引用权限控制
SCENARIO / 02跨系统流程
CROSS-SYSTEM FLOW
跨系统取数与流程流转
需要在多个内部系统之间查询、核对、生成结果并回填，人工做重复且容易出错。
工具编排状态追踪失败重试
SCENARIO / 03多智能体协作
MULTI-AGENT
需要多个智能体接力
调研、分析、生成、审校由不同智能体承担，需要一个中心来分配任务并对结果负责。
能力发现任务路由协作审计
07 / Roadmap
合作推进的一般节奏
具体周期取决于场景复杂度与数据准备情况，下面是我们通常的阶段划分，每个阶段都有明确的产出物与验收方式。
需求与可行性
梳理场景、数据与系统现状，判断是否适合智能体方案，给出范围与风险清单。
产出：方案建议书原型与验证
搭建最小可用链路，用真实样本验证效果，确定验收指标。
产出：可试用原型工程化交付
补齐权限、审计、异常处理与部署方案，接入现有系统。
产出：可上线系统运营与演进
建立评测与观测，按使用数据迭代，逐步扩展到更多场景与智能体协作。
产出：运营报告
Work with Jiufang
聊聊你想让 AI 做到什么
无论是从零开始一个 AI 项目、把现有流程交给智能体，还是让多个智能体在同一张网络里协作，都可以先从一次具体的技术沟通开始。
Email
sam@imccc.cc
商务合作、项目咨询与技术交流，通常 1 个工作日内回复。
WeChat
npc_ty
添加时请注明来意，方便优先安排对应方向的同事对接。
QQ
85860068
适合发送需求文档与原型，支持大文件往来。