提示词工程
低成本试用 AI解决“能不能用”的问题，本质是对话式调用，能力上限由单次输入决定，容易停留在问一句、答一句。
InnoGent Platform
企业 AI 中台，统一承接智能体开发、运行与运维。
InnoGent 通过统一的智能体开发与运行平台，提供从数据接入、知识沉淀、模型编排到智能体部署与运维的全生命周期能力。TC Power 则把这套能力落到汽车研发闭环测试验证场景。
AI 应用演进
企业级 AI 正在从单次问答走向长时任务执行。平台同时关注应用层工程化和算法层适配，让 AI 不只“像专家”，更能“做对事”。
上下文工程
让 AI 更懂业务通过行业数据与知识注入，让 AI 支持多轮对话与状态，是企业级应用的起点，但主要仍偏辅助决策。
Harness 工程
任务执行系统从对话系统升级为任务执行系统，具备规划、拆解与行动能力，可替代部分人工流程，是当前 AI 应用形态的能力天花板。
从提示词、上下文到 Harness 工程
把 AI 从单次问答升级为长时任务执行系统，具备规划、拆解、工具调用、状态跟踪和结果交付能力。
SFT + RLHF
让模型学习行业语言、流程和典型判断，并通过人类反馈优化输出，使 AI 更像资深员工，也更能按照业务偏好做对事。
平台概述
TC Power 面向汽车研发闭环测试验证，把任务目标、业务流程、知识数据和工具系统整合在一起，实现复杂工程任务的智能化拆解、执行与管理。
外部信息入口
客户需求 · 业务目标 · 企业任务 · 管理指令 · 行业动态 · 情报信息
中央编排智能体
任务规划 · 资源调度 · 风险治理
任务拆解、项目管理、阶段汇报。
负责分析、研究与信息整理类任务。
负责具体任务执行、工具调用和结果生成。
企业知识与数据层
知识库 · 历史项目 · 工具链 · 数据资产，为所有智能体提供统一知识与上下文。
平台架构
三层架构把一次性能力沉淀为可复用资产。平台资产中心统一注册、发布、权限和版本，承接资产生产与消费关系。
资产层
统一管理平台资产，并沉淀 Skills、Flow 与知识库。
项目层
以项目为核心，区分资产生产和业务消费。资产项目负责沉淀和发布，业务项目负责挂载和复用。
执行层
资产在运行时转化为 SOP、多智能体编排与知识检索上下文，驱动 Agent 执行任务。
Skills 业务经验 / 脚本Flow 协作规则 / 编排知识库 企业知识 / FAQSOP · Prompt · 工具 Runtime
智能体编排
Flow 编排支撑长时任务多 Agent 协作。Planner 负责全局规划与推进，Worker 内部由 Generator 和 Evaluator 形成质量闭环。
Planner
负责任务规划、拆解、路由、进度把控、Checkpoint、定时唤醒和 Handoff 决策。
Generator
生成方案、用例、脚本和中间结果，推动任务产物持续形成。
Evaluator
评估质量、校验目标、给出改进意见，并决定继续回流还是交付。
Generator 自动交付给 Evaluator
Evaluator 判断合格则 Handoff 派发子任务或进入最终交付；不合格则给出改进意见并回流生成，形成可控质量闭环。
功能模块
TC Power 不是单一测试工具，而是基于多智能体架构的企业级 AI 数字员工基础设施。
多智能体编排引擎
复杂任务流程化拆解，多角色智能体协同，过程可控可追踪。
技能共创管理发布平台
能力资产化沉淀，跨项目复用与发布，持续迭代与共创。
中枢连接器
统一外部系统接入，标准化接口能力，构建业务闭环。
执行运行时系统
沙盒化安全执行环境，自动化执行与并行处理，可复现与可回溯。