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一问开启AI 生产新范式

实现小成本、低风险、高产出——说出你的生产问题,或上传一份现成资料,就能拿到一版可操作的生产级 AI 系统

Ctrl+Enter 发送

越具体越准:点名具体卡点,如报警甄别、处置分派,别只写「做一个设备管理系统」

看它如何从痛点变成应用
◆ 制造 MANUFACTURING◆ 半导体 SEMICONDUCTOR◆ 农业 AGRICULTURE◆ 能源 ENERGY◆ 物流 LOGISTICS◆ 医疗运营 HEALTHCARE OPS◆ 制造 MANUFACTURING◆ 半导体 SEMICONDUCTOR◆ 农业 AGRICULTURE◆ 能源 ENERGY◆ 物流 LOGISTICS◆ 医疗运营 HEALTHCARE OPS
genesis.hyperreal.ai/app/farm-a3f8
示例数据 · 运行中
牧场运营智能体
GENERATED IN 6M 42S · ON AGENT OS
在养存栏
12,480头
今日异常
3起
待确认建议
2条
环控在线率
98.6%
异常队列3 未处置
B3 栏舍温度较相邻栏 ↑2.4℃,通风档位偏低建议已生成
F1 栋饲喂量偏差 −6%,连续 2 次观察中
净道门禁未闭合已 12 分钟已推送值班
决策建议待你确认
建议将 B3 栏舍通风等级调至 Ⅲ 档,并加密温度采样至 5 分钟/次。依据:环温联动规则 R-07 · 相似历史处置 12 例。
预警提前量:60 分钟置信度 0.92影响范围 1 栏 · 340 头
指挥它
说一句 · 左边改一处
布置任务,或直接改它…↑

▲ 你在用的不是概念图 —— 左栏是它干活的应用,右栏是你指挥它的对话

GENESIS
01 / WHAT YOU GET

你得到的不是一段回答,
是一个上了岗的应用。

一个能跑的领域智能体应用

落成在 Agent OS 上,带着为你的场景自动生成的示例数据,即开即跑。打开它,你看到的不是一个对话框:
左边是真正的业务界面——总览、异常队列、决策建议、可执行的动作按钮;
右边才是对话——你说一句,左边的应用改一处、干一件事。
对话是你指挥它的方式,应用是它干活的地方。

你不是在看效果图,你是在用它。
应用 · 它干活的地方对话 · 你指挥它
它的大脑

一张业务地图

你业务里的对象、关系、可执行的动作,被建成一张机器能读懂的“业务地图”(业内叫本体 / Ontology)。它认识你的业务,而不只是会聊你的业务。地图全程可视化,你随时圈改,应用即时重塑。

ONTOLOGY
02 / HOW IT WORKS

痛点进,应用出。
中间发生了什么?

01

读懂你的行业

你的痛点描述被展开为结构化行业分析:角色、流程、数据、堵点。

02

推理该建什么 ★ 核心能力

引擎提炼“这个系统必须答得上哪些关键决策问题”,反推出你的业务需要哪些对象、关系、动作、规则——把“读懂一行”变成“该建什么模型”。这是全链条真正的独门。

03

画出业务地图

对象、关系、动作落成一张可视化的业务地图。觉得哪里不对?圈改它,应用即时重塑——就像改一份文档一样改你的业务模型。

04

在 Agent OS 上落成应用

地图上的每个对象和动作,自动变成应用里的界面与按钮;引擎同步生成一套贴合你场景的示例数据——落成即运行,你直接开始用。

当前这版用示例数据自由跑;接入真实系统时,每一步都过权限、审计与人工确认的闸门。
玩得快,是因为示例数据;敢上产线,是因为闸门。
PROOF
03 / SEEING IS BELIEVING

一篇行业痛点文章,
喂进去之后。

《规模化智慧猪场的三重困境》

……环控、饲喂、耳标、称重分属四套系统,数据各自为岛;集团花大价钱上了看板,但看板只回答“发生了什么”,回答不了“现在该做什么”;夜间异常仍然依赖值班员的责任心与老师傅的经验,等发现时,损失往往已经造成……

落成
牧场运营智能体示例数据 · 运行中
在养存栏
12,480
今日异常
3
待确认
2
B3 栏 温度传感器异常AI 建议:调通风
值班员 已一键确认执行指令已下发 ✓
把预警提前到 30 分钟
✓ 已更新 预警提前量 60 → 30 分钟,左侧应用已重塑
更多行业,已经这么干了
MANUFACTURING
晶圆厂设备智能调机
调机根因定位耗时 −70%
ENERGY
厂务高效机房节能
机房能耗 5–15% ↓
AGRICULTURE
规模化猪场异常处置
夜间异常 30 分钟前预警
MAINTENANCE
零部件全生命周期管理
非计划停机 显著减少
换一个行业,只是换一段描述。
AGENT OS
04 / WHY IT'S NOT A TOY

生成一个界面很容易。
你刚才用的,是一个跑在操作系统上的应用。

App Store 里的应用为什么能用?因为底下有 iOS 管着权限、数据和安全。 每一个生成的智能体,都落成在 Hyperreal Agent OS——一套在头部晶圆厂产线上实战验证过的企业级智能体操作系统上。 界面只是它露出水面的部分;水面之下,是让它“敢真正干活”的四样东西:

能接真数据

预置 MES / ERP / SCADA 等系统连接器,接入即治理,数据不出你的边界(支持私有化部署)。

敢做真动作

智能体的每个动作先过独立校验层——权限、安全策略、审计留痕,通过才写回系统或设备。

放权可分级

从“只给建议”到“审批后执行”再到“例外才找人”,托管等级你说了算,信任逐步升档。

全程可回滚

业务地图和每次生成、每次修改都有版本与血缘,可追溯、可回退。

你最疼的那个业务问题,
值得一个懂行的智能体。

用一段话描述它——落成即运行,直接开始用。

不用于训练 · Ctrl+Enter 发送

精选三问

我输入的业务信息安全吗?+
你的描述仅用于为你生成应用,不用于模型训练。正式合作阶段支持私有化部署,数据不出你的边界。
现在生成的应用,和“真正上岗”差在哪?+
差在数据。你现在生成的这一版跑的是引擎为你场景生成的示例数据,功能完整、随便折腾;接入你的真实数据与系统后,它开始对真实业务给建议、做动作——这一步由我们的工程师与你们对接完成。
它和 ChatGPT / Coze / Dify 上搭一个 Agent 有什么区别?+
打开那些工具,你得到一个对话框;打开它,左边是一个为你业务定制的应用界面,右边才是对话框。它们搭出来的是“会聊的壳”;Hyperreal 的应用长在一张业务地图上——认识你的设备和订单,敢做决策、能写回系统。