DATA

数据层

让数据在业务中全域流转
解决问题与挑战

多源异构数据割裂，难以形成统一口径

数据质量不稳定，无法直接支撑模型推理与 Agent 决策

分散在业务系统、文件、表单与设备中的数据难以映射真实业务语义

核心技术

全域数据接入（OpenAPI、MCP、RPA、数据库）

数据编排、质量校验与可信治理

知识加工与 AI-ready 数据体系构建

技术特色与领先性

打通「数据集成 + 知识加工 + 本体建模」一体化链路

50+ 主流系统开箱适配，老旧系统 RPA 兜底接入

权限、脱敏、血缘、审计统一纳管，构建面向决策的可信数据底座

ONTOLOGY

本体层

让 AI 读懂业务本体与资源关系
解决问题与挑战

AI 缺乏对业务规则、约束与因果关系的理解

行业知识分散在专家经验与文档中，难以结构化

人员、事项、组织、设备、文档之间缺乏统一语义模型

核心技术

领域本体建模

资源关系图谱与知识网络

工具服务封装（API / MCP / RPA）

技术特色与领先性

将业务对象、流程、规则抽象为可推理的语义层

统一关联人员、事项、设备、文档与外部系统

执行结果回写资源图谱，持续优化后续决策依据

MODELS

模型层

让平台具备可插拔的认知能力
解决问题与挑战

单一模型难以适配复杂政企场景

缺乏统一的模型评测、路由与治理能力

模型升级替换困难，与业务 Agent 耦合过紧

核心技术

多模型统一接入与动态路由

模型评测、安全治理与能力解耦

通专融合与异构算力适配

技术特色与领先性

兼容 DeepSeek、Qwen、智谱、Claude、GPT、Gemini 等顶尖大模型，不绑定单一供应商

按任务类型、成本、时延和合规要求选择最优模型链路

通过本体约束与流程管控，显著降低幻觉与不可控风险

AGENTS

智能体层

让 AI 从「会判断」走向「能执行」
解决问题与挑战

AI 只能提供建议，无法参与真实业务执行

决策结果无法落地，缺乏执行闭环

复杂长链任务缺乏多 Agent 协同与全程审计

核心技术

生成类、执行类、评价类 Agent 协同编排

技能资产库与 PromptOps 治理

工具调用、流程约束与人工复核节点

技术特色与领先性

复杂决策拆解为多个可控子任务，实现从分析到执行的闭环

打通「认知—决策—行动」全链路，调用企业 IT 系统完成真实执行

流程、提示词、规则沉淀为可复用技能资产，支持私有化部署与全链路审计

DATA

数据层

让数据在业务中全域流转

ZGT 数据中台通过 API、RPA、数据库与 MCP 等接入方式，完成全域数据集成、编排与知识加工，为本体建模与 Agent 决策提供可信底座。

ONTOLOGY

本体层

让 AI 读懂业务本体与资源关系

在政务、金融、产业等场景中，本体层让 AI 在业务语义和规则空间内进行推理——这是 ZGT 区别于传统大模型应用的关键所在。

MODELS

模型层

让平台具备可插拔的认知能力

ZGT 不绑定单一模型，统一接入、评测、路由和治理多类大模型。通过本体约束与流程管控，模型输出被限制在业务可接受范围内，显著降低幻觉与不可控风险。

AGENTS

智能体层

让 AI 从「会判断」走向「能执行」

通过生成类、执行类、评价类 Agent 协同，ZGT 将复杂决策拆解为多个可控子任务，实现从分析到执行的闭环，真正实现决策即行动。