通用 AI 中台：让智能体长在业务里

很多团队先接一个大模型，再给每条业务线各搭一套 Agent。跑得越快，重复建设越多——模型接入、工具封装、评测观测，每条线都要重来一遍。解法是把共性能力收成一层 AI 中台。

它自下而上分五层：
模型层做多模型接入与路由，复杂推理走强模型、日报摘要走便宜模型，按难度自动切换；
能力层沉淀 Skill、MCP 工具、知识库与 RAG、提示词模板，把老师傅的经验拆成"有输入、有步骤、有标准"的能力；
Agent 层做意图路由，调参归调参、对账归对账；
协同编排层把多个 Agent 串成闭环，并在高风险节点留出人工关卡；
最上层的业务应用，只是同一套底座的不同出口。

真正决定规模的不是模型，而是纵向贯穿的观测与治理层：全链路留痕，每一步可回溯；评测资产化，历史轨迹变成 Golden Set 和 Bad Case；回归评测当发布门禁，改一版 Prompt 先过关口。留痕、定义好坏、回灌生产，飞轮转起来，Agent 才越用越准。

Agent 跑流程，人来守关口——关口随着经验沉淀，越做越少。

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