SEMANTIC PACK

让 AI 员工
真正理解业务

Semantic Pack 是 AI 员工能上岗的底层能力:把业务翻译成 Fact / Decision / Execution 三层可解释结构,让每一个岗位 AI 员工可管理、可复盘、可晋升——而不是又一个 prompt 黑箱。

ARCHITECTURE

三层业务语义,
对应业务的三个问题。

事实层
01
FACT · 业务有什么

把客户、订单、物料、BOM、合同等对象讲清楚,标注来源、口径与可信边界。这是 AI 员工能正确推理的基座。

  • 业务对象 + 字段语义字典
  • 每条事实可回溯到来源与时间
  • 口径与可信边界显性标注
决策逻辑层
02
DECISION · 业务怎么判

把老员工脑子里的判断固化为决策表:分支、阈值、升级条件、输出模板。可回放、可 A/B、可被专家接管。

  • 规则显性化,可回放、可 A/B
  • 非标 case 强制人工确认后回灌
  • 每次判断携带 Decision 版本
执行动作层
03
EXECUTION · 业务怎么做

接入 API / RPA / 生产系统完成真实动作。L1 辅助、L2 半自动、L3 自动,按风险分级,高危动作强制审批。

  • 高危动作强制人工审批
  • 失败自动回滚,全链路留痕
  • 动作与触发它的 Fact/Decision 绑定
WHY IT'S A MOAT

为什么这是壁垒,而不只是封装。

通用 Agent / 工作流平台给你的是连接器与编排。Semantic Pack 给你的是业务的「语义真相层」—— 它越积累越值钱,且不随模型更替而消失。

可解释

每一句输出都能追到它依据的事实与决策规则,不再是黑箱。专家能看懂、能改、能验收。

可传承

关键业务判断从个人脑子里的经验,变成团队可复用的语义资产,不随人员离职流失。

可治理

Fact / Decision / Execution 分层后,数据安全、权限、审计各自独立管控,合规可追溯。

可进化

专家接管改写后的新知识,自动回灌到对应层级,AI 员工越用越准,职级可晋升。

HOW IT'S BUILT

怎么把一个 Semantic Pack 搭起来。

01
挂载业务对象

把 ERP / CRM / 文档里的真实对象与字段接入 Fact 层。

02
翻译决策规则

与业务专家共创,把经验固化成 Decision 层的可回放推理链。

03
接入执行系统

在 Execution 层连接 API / RPA / 生产系统,完成真实动作。

04
现场校正迭代

FDE 看板观察采纳与驳回,新知识回灌 Semantic Pack。

想看看你的业务
在 Semantic Pack 里长什么样?

Fact · Decision · Execution