可部署的 AI Agent 在线演示项目集
AI Agent 作品集
五个项目统一收纳在 aiworkbox.cn 下，访问者可以从一个入口查看业务场景、工程架构、技术栈和真实演示地址。
推荐体验顺序
如果只想快速了解整体能力，建议先从 MCP Agent 进入，再按工程能力逐步展开，而不是逐个随机打开。
站点只使用样例客户、样例商品和样例文档，避免暴露真实客户数据。
演示优先采用 Mock LLM 或降级数据，适合公开在线查看。
每个项目都围绕输入、执行、日志、结果或导出物组织，不只是一屏静态截图。
AI 应用工程能力图谱
作品集不只证明“会调模型”，更强调知识库、工具调用、工作流、评测复盘和可交付结果。
知识库与 RAG
文档入库、来源引用、置信度判断和低置信度转人工。
Prompt 评测
Prompt 版本、测试集、批量评分、失败案例和迭代对比。
工具调用
MCP 工具权限、参数校验、规则编排、入参出参和调用日志。
多 Agent 工作流
Planner / Analyst / Writer / Reviewer 串联计划、分析、写作和审核。
业务流程自动化
跨境 Listing、客服工单、CRM 销售和文档报告覆盖不同企业流程。
Trace 与复盘
页面重点展示状态、耗时、置信度、历史记录和任务执行轨迹。
数据导出与交付
报告、CSV、Excel、工单和评测结果都能作为业务侧交付物说明。
安全演示与回退
公开环境使用样例数据、Mock 或本地规则，保留真实服务接入空间。
Agent 评测与迭代闭环
这些项目都围绕“能运行、能评测、能复盘、能继续优化”组织，而不是只展示一次生成结果。
当前案例 05
Enterprise MCP Agent
通过 MCP Client 调用自定义 MCP Server，将客户、订单、报价、待办和知识库工具串成可观测流程。
问题与挑战
- 企业工具散落在 CRM、订单、知识库和待办系统里。
- 模型直接访问业务数据存在权限与审计风险。
- 多步工具调用需要可观测、可复盘。
用 MCP 将业务工具封装成可复用协议层，Agent 只负责编排，工具层负责权限、校验和日志。
工作流程
步骤 1
识别请求
步骤 2
选择工具
步骤 3
校验权限
步骤 4
执行调用
项目横向对比
| 项目名称 | 核心业务场景 | 技术亮点 | 演示就绪度 | 可访问地址 |
|---|---|---|---|---|
| Enterprise RAG Ticket Agent | 企业客服工单问答与知识库检索 | RAG 检索、来源引用、置信度控制、低置信度转人工 | 可在线演示 | rag-ticket.aiworkbox.cn |
| PromptOps Evaluation Platform | Prompt 版本管理、批量评测与失败案例分析 | 测试集管理、自动评分、人工复核、版本对比 | 可在线演示 | promptops.aiworkbox.cn |
| Multi-Agent Document Workflow | Excel 数据分析、经营报告生成与 Agent Trace 复盘 | Planner / Analyst / Writer / Reviewer 多 Agent 协作 | 可在线演示 | docflow.aiworkbox.cn |
| Cross-border Listing Agent | 商品 Listing 生成、竞品分析、多语言本地化 | LLM 适配、无 Key 回退、评分维度拆解、CSV/Excel 导出 | 可在线演示 | listing.aiworkbox.cn |
| Enterprise MCP Agent | 企业内部系统连接、工具调用与销售跟进 | MCP Server、工具权限、参数校验、调用日志 | 可在线演示 | mcp.aiworkbox.cn |
五个项目可以继续独立部署，只要在阿里云 DNS 中添加对应 CNAME 或 A 记录，主站的作品集入口就能保持统一。