项目与工作区管理
所有任务、文件、资产和执行过程都围绕项目进行管理。
每个项目可关联多个工作区,通常由 Agent 对话区和文件区组成。
复杂任务可拆分到多个独立但可协同的工作空间中。
以项目协作、文件上下文、对话执行、沙盒环境和资产复用为基础,INNOFAME 将 AI 能力嵌入企业研发与测试流程,并以企业级治理、长期记忆和多 Agent 协同支撑复杂任务端到端自动化。
所有任务、文件、资产和执行过程都围绕项目进行管理。
每个项目可关联多个工作区,通常由 Agent 对话区和文件区组成。
复杂任务可拆分到多个独立但可协同的工作空间中。
支持多种格式文件上传、下载、新建、存储与预览。
文件区接近标准工作目录,也为 Agent 提供直接操作的上下文环境。
用户可组织输入材料、查看中间结果,并与 Agent 生成内容持续联动。
用户以自然语言发起任务、补充约束、调整目标。
对话区承载任务意图、上下文延续和结果反馈。
传统人工操作流程转化为指令驱动的人机协同流程。
每个工作区运行于独立虚拟机沙盒环境。
Agent 可运行命令、脚本、处理文件和自动化任务。
沙盒机制保障并行稳定,也为调试、复现和回溯提供基础。
以资产项目统一管理 Skills、Flow 和知识库。
资产可在项目内创建、编辑、迭代,并发布到资产平台。
一次性构建能力可转化为跨项目共享的标准能力模块。
以文件集合封装可复用能力,包含提示词、脚本和业务资源。
向 Agent 注入特定领域知识、任务处理逻辑和执行能力。
缩短通用 Agent 到业务 Agent 的距离,提升一致性。
组织多个 Agent 在统一流程中分工协作。
Planner 负责规划、调度、推进与验收,Worker 形成质量闭环。
把强依赖、多阶段任务拆分为结构化协同过程。
TC Power 在真实任务执行中沉淀高质量数据,用于模型评估、预训练、SFT、RLHF 和红队测试。
SFT、评估
行为克隆、错误分析
RLHF 偏好信号
端到端评估
红队测试
通过高质量对话、提示词和回复,让模型学习期望的输出格式与行为模式。
通过工程师偏好信号训练奖励模型,使输出更符合人类期望。
通过对抗性探测主动识别和修复模型局限性与安全漏洞。