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汽车行业Agent 开发
全球豪华车企智能售后诊断 Agent 平台
多品牌、多车型、多语言的智能售后支持系统
项目概述
为某全球豪华汽车品牌构建智能售后工作流 Agent 系统，整合覆盖全系车型的维修手册、故障诊断知识、配件信息等，为售后技师提供即时的 AI 故障诊断支持。
合作流程
1
知识梳理
2 周整合维修手册、故障码库、电路图等多源技术资料
2
平台搭建
3 周多模态知识库构建、多语言支持（中/英/德）、RAG 引擎部署
3
诊断引擎
2 周多轮诊断问答逻辑、传感器数据联动、预测性维护模型
4
集成上线
2 周与经销商系统对接、技师培训、灰度发布
5
持续优化
持续诊断模型迭代、车型知识更新、海外部署扩展
业务挑战
- 车型矩阵复杂，维修知识分散在数百本手册中，技师查找效率低
- 故障诊断依赖经验丰富的资深技师，人才断层问题突出
- 需要同时支持中英文，以及部分德语技术术语
我们的方案
构建多模态智能体平台，将维修手册、故障码数据库、电路图等数据统一向量化。通过多轮对话 Agent 实现复杂故障场景的诊断流程编排，并可自动调用底层系统 API 查阅车辆故障日志。
技术架构
智能售后知识库系统架构
数据采集层（维修手册/故障码/电路图多模态解析）→ 知识引擎层（RAG + 多轮对话 + 传感器数据联动）→ 应用层（故障诊断/维修方案推荐/预测性维护/新人培训）→ 多语言支持（中/英/德）→ 私有化部署
核心技术栈
开源大模型RAG多模态DockerK8s私有化部署
我们的合作模式
每个项目都遵循标准化的合作流程，确保交付质量与客户满意度
需求沟通
方案设计
PoC 验证
敏捷交付
持续运维
关键成果
故障诊断效率提升3 倍
一次修复率提升25%
新人技师培训周期缩短 50%
“智文团队展现了出色的技术实力和项目管理能力。系统上线后，我们的售后技师的故障诊断效率得到了显著提升，客户满意度也随之提高。”
—— 售后服务总监
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