在 ERP 系统中部署可治理的 AI 代理，每个代理都是一个经过训练的数字员工，具备特定的业务能力。

与简单的聊天机器人不同，Dmmsys AI 数字员工能够调用 ERP 系统的工具和 API，执行实际的业务操作，包括创建订单、查询库存、生成报表、审批流程等。

1)    支持 DeepSeek、Qwen、Zhipu 等多个 LLM 供应商，代理级别配置供应商，可灵活切换。

2)    每个 AI 代理可绑定多个 ERP 工具，通过 JSON Schema 自动生成 tool_call，实现 AI 与业务系统的深度集成。

3)    支持跨代理协作（A2A），销售 AI 可以调用库存 AI 查询库存，调用财务 AI 计算价格，实现多代理协同工作。

4)    每笔 AI 调用均有审计日志，记录 Token 消耗、执行时间、调用工具、返回结果，实现全链路可追溯。

5)    支持成本预算控制，按代理、项目、部门设置预算上限，超限自动告警，避免 AI 成本失控。

AI 不是上线即定型的静态系统，而是越用越好的动态系统。自我进化引擎通过六阶段闭环实现 AI 能力的持续提升。

每次 AI 执行任务后，系统自动记录执行过程和结果，通过多维度量化评估效果，自动优化参数和策略，A/B 验证后自动部署更优版本。

1)    六阶段闭环：执行→跟踪→评估→优化→验证→部署，每阶段自动流转，无需人工干预。

2)    夜间自动优化流水线，在业务低峰期自动执行优化，A/B 验证通过后自动部署，不影响白天业务。

3)    技能版本化管理，每次优化生成新版本，可回滚到任意历史版本，确保安全可控。

4)    外部技能吸收：生态雷达扫描外部 MCP 服务器和技能市场，自动适配并吸收外部技能。

5)    技能健康仪表板：监控所有技能的调用次数、成功率、平均效果，量化技能质量。

将业务需求文档转化为可运行的 ERP 模块代码，大幅提升开发效率。

系统内置 62 种抽象业务模式，每种模式都是自包含的业务参数映射加代码模板，覆盖 ERP 开发中最常见的业务场景。

1)    结构化需求录入：不是自由文本输入，而是结构化的六问加模式选择，确保需求准确无歧义。

2)    三阶段渲染管道：Phase 0 需求录入 → Phase 1 语义匹配 → Phase 2 AST 树到代码文件渲染。

3)    生成的代码包括 Python 模型、XML 视图、CSV 权限、Demo 数据，可直接安装使用。

4)    支持自定义业务模式扩展，企业可将自己的业务模式注册为模板，复用到后续开发中。

每笔 AI 调用全链路可追溯，从用户输入到 LLM 调用到工具执行，每一步都有完整记录。

不仅记录技术信息（Token、耗时、状态），还记录业务信息（调用了哪些工具、操作了哪些数据），实现真正的穿透式监管。

1)    三层审计日志：AI 审计日志、LLM 调用日志、工具调用日志，分别记录不同层级的信息。

2)    成本预算控制：按代理、项目、部门设预算，超限告警，避免 AI 成本失控。

3)    敏感数据脱敏：AI 调用前自动脱敏，审计日志不泄露敏感信息，满足合规要求。

4)    告警规则：Token 超限、响应超时、异常自动告警，可配置告警条件和通知方式。

5)    按价值交付计费：可测值加系数加计算服务加审计日志，实现 AI 价值的精确度量。

面向科研与教学的 AI 数学平台，包含形式化定理知识库、海量结构化数学题库、公式库与多格式渲染。

不是简单的数学计算器，而是具备定理证明、自然语言问答、证明验证、学习训练等完整能力的数学知识系统。

1)    76.2 万条结构化定理/命题/证明，1851 万条定理依赖关系，77.2 万条证明步骤。

2)    138 万道数学题，覆盖 15 个学科子类，6 种题目类型，条件/目标/路径均结构化存储。

3)    211 万条逻辑公式，4 种渲染格式：Unicode、LaTeX、OpenMath 内容树、中文自然语言。

4)    自然语言数学问答：5 种意图识别，中英文双语，零幻觉设计，确定性知识查询。

5)    证明验证：5 种伪证明标志检测，三态验证结果，反例支持。

拖拽式流程设计器，完整 BPM 能力，无需开发即可设计复杂审批流程。

支持条件分支、并行执行、子流程、定时器、挂起恢复等高级流程特性，满足各种业务场景需求。

1)    AntV X6 可视化设计器，拖拽式操作，无需编程即可设计复杂流程。

2)    15 个事件钩子，灵活扩展流程行为，支持流程前/后/中各种自定义逻辑。

3)    工作项 7 态生命周期管理，完整跟踪每个工作项的状态流转。

4)    流程变量支持 char/int/float/boolean/date/json/reference 7 种类型。

5)    支持子流程、挂起/恢复、定时器，满足复杂业务场景需求。