企业 AI 工作平台

业务需求：资料、角色与长任务

资料整理与报告编制需要反复切换工具；企业主和员工又有不同的权限、额度和管理职责。报告生成耗时较长时，用户还需要知道任务是否运行、结果在哪里、调用失败后额度如何处理。

• 非技术成员通过安装式客户端填写资料、运行任务与查看结果。
• 任务状态、使用记录和点数结算关联具体任务，供成员和管理员查询。

用户路径：从企业资料到执行计划

管理员先配置成员与使用额度。员工填写企业问卷并上传补充材料，再启动经营规划任务；系统按业务流程组织资料，形成经营诊断、运营规划和执行计划。成员查看结果并导出，管理员则从后台核对任务和消耗记录。

• 资料输入、结果查看与管理记录对应同一条工作流程。

核心设计：通用能力与业务流程结合

通用智能体入口承接多模型对话、流式输出、文件处理、工具调用与技能扩展。经营规划通过专门流程组织问卷和报告，而不是要求员工在聊天中自行拼接所有步骤。

部门工作区与任务模板按业务用途组织工作入口。桌面客户端承接资料输入、任务操作与结果查看，通过网络调用模型服务，并把处理结果连接到报告和管理记录。

报告交付：让结果走出聊天窗口

诊断与计划在工作台内预览，并支持 Word、PDF 和 HTML 导出。成员可以继续编辑文档、用于内部讨论或按需要分享，避免结果只停留在一次对话中。

报告把诊断、规划和行动建议整理在一起，供团队核对、讨论和制定执行安排，让分析结果能够进入后续业务协作。

团队管理：权限、额度和任务结算

企业后台管理企业主、员工、角色权限和使用额度，运营后台配合管理任务与点数记录。任务处理包含点数扣减、失败释放与交易记录，让管理员能围绕具体任务核对使用情况。

• 成员操作与管理职责分开，持续使用时有记录可查。

我的职责：企业化定制与客户端交付

我基于现有智能体框架，负责经营规划流程、桌面端集成、账号与点数管理及客户端交付，完成面向企业使用场景的定制与业务衔接。

客户端采用 Electron、React 与 TypeScript，配合 Python / FastAPI、Node.js 和 PostgreSQL。安装包内置所需运行环境，用户无需预装 Python 或 Node.js，并提供运行状态检测与应用内更新。

项目成果：资料、报告与团队管理连成一条工作流

问卷和补充材料从工作台进入经营诊断与规划任务，结果随后以报告形式交给团队查看、编辑和讨论。资料准备、任务处理和报告交付在同一条流程中衔接，成员能够从输入一路找到结果。

同一任务也关联后台的权限、额度、点数交易和消耗记录。成员在客户端处理业务，管理员在门户中核对任务与用量；业务工作和团队管理因此共享记录，而各自保留清晰的操作入口。