HiNowly 应用案例：某大型城市轨道交通集团如何以私有化 AI 知识库与 AI 智能体重构行车调度、设备维保与客运服务协同

支持文档系统、共享盘、工单附件、扫描图纸、音视频课件等多源接入，自动完成 OCR 识别、版面还原、语义切分与元数据打标（线路、专业、设备型号、规章编号、生效日期、失效日期、密级）。建立“起草—评审—发布—生效—失效—归档”的知识全生命周期管理，任何一份工艺卡或预案都有唯一权威版本，智能体与员工检索到的内容始终保持现行有效，历史版本可追溯但不会被误用。

采用向量检索、关键词检索与设备—部件—故障—处置知识图谱三路混合检索并做重排，回答内容逐句标注出处文档、章节、页码与规章条款编号，用户可一键跳转原文核对。对知识库中无依据、依据不足或超出用户权限的问题，系统主动拒答并提示可咨询的责任部门，从机制上避免“编造答案”，满足轨道交通行业对安全结论必须可追溯的刚性要求。

按部门、线路、专业、岗位四级维度配置数据权限，知识库中的密级标签与用户角色自动匹配，实现同一问题在不同岗位得到不同范围答案。行车调度可检索全线路运行规章，客运人员仅可检索与客运服务相关的规程与话术，涉及安防与乘客个人信息的文档对无权角色完全不可见，所有检索与问答行为均记录审计日志。

平台提供可视化编排界面，可定义智能体角色、专业指令、知识域范围、记忆策略与多智能体协作关系，支持调试、评测、灰度发布与版本回滚。智能体按岗位发布到企业门户与移动端，调度员、检修技师、客服坐席看到的是同一平台下不同能力组合的智能体，发布权限与使用权限由管理员统一管控。

将业务能力封装为标准化 Skill，包括查询设备台账、查询备件库存、创建与回填检修工单、查询列车运行图、读取信号告警、派发客服工单、发起应急通知、查询岗位值班表等，通过 API 与 MCP 协议供智能体调用。智能体不再只是“回答问题”，而是能够读取业务数据、生成结构化指令并回写执行结果，形成从知识到行动的闭环。

针对应急处置、故障闭环、规程变更等跨专业长流程，平台支持多节点工作流编排，提供条件分支、并行执行、超时升级、人工审批与结果归档节点。以故障处置为例，智能体自动串联“告警确认—影响范围研判—预案匹配—通知下发—处置跟踪—复盘归档”全链路，并根据事件等级动态选择流程路径，全过程留痕可回溯。

平台内置定时任务与事件触发两类自动化机制。定时任务支持每日生成线路设备巡检摘要、班前会材料与岗位练兵题目，每周扫描新发布规章并做条款一致性比对，每月汇总知识库高频未命中问题反馈给责任部门；事件触发任务则在信号告警、工单超时、应急预案启动等条件下自动唤起对应智能体，实现无人值守的主动服务。

系统全栈私有化部署于集团本地机房与信创资源池，数据不出内网。支持本地大模型（含国产开源模型私有化推理）与国内外主流大模型 API 的统一接入与按场景路由，敏感场景强制走本地模型，通用场景可切换更高性能模型。已完成国产 CPU、国产操作系统、国产数据库与国产中间件的适配验证，满足集团信创与国产化演进要求。

提供智能体调用量、知识命中率、引用溯源率、拒答率、任务完成率、人工接管率等运营指标看板，支持按部门与智能体维度下钻分析。运营团队可据此定位知识盲区、优化检索策略与指令设计，并将高频未命中问题转化为知识补充任务，形成“使用—度量—补知识—再优化”的持续闭环。