01
Improvement Agent 负责改进建议和行动草案
Axivo Agents
不是 AI 助手，而是受控运营 Agent
Axivo Agents 在 Assessment、MTE、Learning 和 Knowledge Base 的业务对象上协同，提出建议、生成行动、触发审批并保留 Trace。
Agent Positioning
Agent 必须围绕业务对象协同
它们不在聊天窗口里泛泛回答，而是在风险、工单、验证、学习任务和知识条目上推动下一步。
02
Field Service Agent 负责现场工单与资源建议
03
Safety Agent 负责隐患优先级和合规动作
04
Quality Agent 负责质量问题分析与纠正预防
Agent Runtime
受控 Agent 如何从业务对象推进到动作
Agent 不替代业务流程，而是在对象、知识、审批和 Trace 之间推动下一步。
01
Observe Object
Agent 从 Finding、Risk、Action、Work Order 或 Learning Task 读取业务上下文，而不是从空白聊天开始。
02
Retrieve Context
通过 AI Gateway 调用被授权的知识、工具和模型别名，保留来源与权限边界。
03
Draft Action
生成改进建议、行动草案、工单补充、风险解释或学习任务建议。
04
Approval Gate
高风险动作进入责任人确认、审批和证据要求，不直接绕过业务控制。
05
Trace Outcome
把建议、审批、执行结果和调用 Trace 回写到 Governance Center 和业务对象。
Operating Agent
受控运营 Agent 的三个原则
对象驱动、审批驱动、Trace 驱动。
对象驱动
每个建议都绑定业务对象和上下文。
FindingRiskWork OrderLearning Task
审批驱动
高风险动作必须进入人工审批和责任链。
ApprovalOwnerDue DateEvidence
Trace 驱动
每次 Agent 调用都能追踪模型、工具、知识和结果。
Agent TraceRequest LogPolicy Check
Agent Packs
从一个现场 Agent 包开始，不一次性铺开所有 AI
Agent Pack 应该跟业务对象和试点场景绑定，先证明一条闭环，再扩展到多基地。
Improvement Agent
Finding / Risk / Action
把评估发现转成整改建议和行动草案。
Field Service Agent
Work Order / Asset / SLA
协助现场工单、资源建议和设备可靠性动作。
Quality Agent
Issue / CAPA / Audit
辅助质量问题分析、纠正预防和复评验证。
Safety Agent
Hazard / Permit / Training
推动隐患优先级、合规动作和培训联动。
Control Boundary
Agents 推动动作，但控制权不在 Agent 手里
Gateway 控制调用，Governance 控制可信运行，业务引擎提供真实对象。
Layer 01
AI Gateway
提供模型路由、策略、工具访问、知识检索、成本和 Trace 控制。
Layer 02
Governance Center
承接权限、审批、审计、可观测和结果复盘。
Layer 03
Assessment Engine
把评估发现、风险和行动草案交给 Agent 协同推进。
Layer 04
MTE
让 Agent 围绕现场工单、验证、SLA 和证据链提出下一步建议。
Commercial Packaging
Agent Packs 是 AI Gateway 之后的自然增购
先用 Gateway 管住 AI，再用 Agent Packs 把能力绑定到现场业务对象。
AI Gateway + Agent Packs
以 Gateway 为控制底座，按 Improvement、Field Service、Quality、Safety 等 Agent 包增购。
MTE Site Pilot Agent
在单个现场试点中先启用一个 Agent，验证建议、审批、执行和 Trace 闭环。
Enterprise Agent Rollout
面向多基地、多角色长期运营，扩展 Agent 组合、知识范围和治理报表。