AI能力

能行动而不只是回答问题的人工智能

APIANT 的人工智能是平台原生的,而不是附加的。从构建连接器的人工智能联合驾驶员到可访问 500 多个集成的自主代理,这是一种在完整集成平台内运行的人工智能。

人工智能副驾驶员

装配编辑器 AI 副驾驶

同类产品中的首创。Co-Pilot 可读取 API 文档、构建连接器、根据实时 API 进行测试并自我修正。输入应用程序名称,即可看到生产就绪的连接器出现。

在睡眠中构建连接器

Co-Pilot 代替您手动阅读 API 文档和逐个构建操作,完成繁重的工作。

Co-Pilot 读取 API 文档、构建连接器、根据实时 API 测试连接器并进行自我修正。我们相信,我们是第一个做到这一点的集成平台。

您可以让它通宵运行,一觉醒来就能看到新的成分:各个 API 操作可以在自动化编辑器中组合成配方。

在平台页面了解更多
AI Co-Pilot 处理步骤:阅读应用程序接口文档、构建端点、根据实时应用程序接口进行测试,以及自我纠正验证方法
人工智能代理

在全平台内运行的人工智能代理

其他公司将人工智能代理视为孤立的工具,而 APIANT 代理则在完整的集成平台内运行。目标、工具、500 多个连接器和完整的自动化引擎,一切尽在掌握。

人工智能代理架构显示目标、推理和工具访问连接器、自动化、业务逻辑和数据查询

目标 + 工具架构

定义代理应完成的任务以及可使用的工具。代理找出步骤、执行步骤并自主处理边缘情况。

访问 500 多个连接器

代理商并非在真空中运作。他们可以访问 APIANT 平台上的所有连接器(CRM、ERP、营销工具、数据库、自定义 API)。

多步骤自主执行

不仅仅是单一的 API 调用。APIANT 代理可自主执行多步骤工作流:读取数据、做出决策、回写、触发通知、处理错误。

"真实数据、真实 API、真实业务逻辑。不是沙盒演示。"

AI聊天机器人

一个触发器。一个动作。其间的一切都是想象。

APIANT 人工智能聊天机器人的结构非常简单:一个触发器(用户信息)和一个动作(响应)。但在这两点之间,蕴藏着平台的全部力量:人工智能、条件、数据查询、其他自动化以及您可以设计的任何逻辑。

聊天机器人流程:用户提问,自动化引擎通过意图、API 查询和格式化进行处理,返回结构化响应

触发器

用户向聊天机器人发送信息

逻辑层

  • 人工智能处理和推理
  • 条件分支
  • 从任何连接的系统进行数据查询
  • 触发其他自动化
  • 将数据写入客户关系管理、数据库和应用程序接口
  • 发送通知和警报
  • 任何复杂程度的定制业务逻辑

行动

响应、API 调用、数据写入、通知等任何内容

"一次对话就是一个触发器和一个动作。中间的一切由您自由发挥。"

客户支持

一个聊天机器人可以在一个对话流程中查询订单状态、检查库存、创建票据并上报给人工。

数据操作

要求聊天机器人通过自然语言提取报告、更新记录、跨系统同步数据或触发工作流。

内部工具

为您的团队提供与整个技术栈交互的对话界面。无需在仪表板之间跳转。只需提问即可执行。

了解 APIANT 聊天机器人如何在两分钟内处理 5 个系统的 GDPR 合规请求。

查看 GDPR 聊天机器人示例
MCP 服务器

协议级 AI 连接

MCP 服务器为 AI 模型和代理提供标准化协议,直接与 APIANT 平台通信。AI 系统通过单一一致的接口发现工具、理解模式并执行操作,无需自定义 API 包装器。

人工智能代理、聊天机器人和 LLM 应用程序可通过 MCP 的开放标准协议连接到 500 多个集成。

探索 MCP Servers

探索 APIANT 上的 AI

人工智能在完整的集成平台内运行。不是附加的。不是沙盒。生产就绪。

常见问题

“平台原生人工智能”究竟是什么意思?它与附加到 API 上的聊天机器人又有什么区别?

大多数 AI 集成工具都是封装层:在固定的 API 调用集之上构建一个 LLM(生命周期管理)。而 APIANT 的 AI 则在完整的集成平台内部运行。Co-Pilot 负责编写连接器。代理程序调用 500 多个预构建的集成,触发自动化流程,并执行多步骤工作流,同时完全访问您的业务逻辑。它将 AI 作为平台的操作员,而不是平台前端的对话层。

哪个LLM为CoPilot和代理提供支持?我们能否引入我们自己的模型?

APIANT 与模型无关。Co-Pilot 和代理默认运行在当前前沿模型上,MCP 服务器会将您的集成作为工具公开,任何兼容的 LLM(包括您自行托管的模型)都可以调用这些工具。如果合规性要求使用特定模型或部署区域,我们会在入职培训期间进行相关设置。

副驾驶系统究竟能自主完成多少工作,又有哪些工作仍需人工审核?

Co-Pilot 会读取 API 文档、确定身份验证、生成组件(单个操作)、针对实际端点进行测试,并在出现故障时自动纠正。工作流架构师仍然需要审核这些组件,然后再将其集成到面向客户的自动化流程中,就像审核任何新的连接器一样。Co-Pilot 的作用在于免去阅读文档和编写样板代码的繁琐工作,而不是决定部署哪些组件。

如何防止人工智能代理采取破坏性行为?

代理程序在明确的目标和限定的工具范围内运行;它们无法调用任何您未公开的内容。您可以在自动化层定义各种限制条件(审批步骤、条件分支、速率上限、审计日志)。每个代理程序的操作都与人工触发的自动化流程使用相同的执行引擎,因此所有操作都会被完整记录,包括请求和响应正文。这样,您既能获得自主权,又无需承担潜在的风险。

人工智能是否会将我们的客户数据发送给第三方LLM提供商?

只有在您进行配置时,并且仅使用显式传递给模型的字段。对于 Co-Pilot 的连接器构建工作,输入是 API 文档和您自己的测试数据。对于代理和聊天机器人,您可以控制哪些字段包含在模型上下文中。企业部署通常通过您自己的云帐户或私有端点路由模型调用;我们在采购期间确定数据流的范围。

什么是MCP?我们为什么要关注它?

MCP(模型上下文协议)是一个开放标准,它允许 AI 模型发现工具、理解其模式,并通过一致的接口调用这些工具。APIANT 的 MCP 服务器将您 500 多个集成作为原生工具公开,任何兼容 MCP 的模型都可以调用这些工具。无需自定义函数调用,也无需定制封装。它实现了 AI 与您的集成层之间的协议级互操作性。

我们能否在不重建现有集成的情况下使用 APIANT 的 AI 功能?

是的。代理、聊天机器人层和 MCP 服务器都基于您现有的自动化流程和连接器运行。只需在自动化编辑器中构建一次集成,然后代理即可调用它或通过 MCP 公开它。AI 只是一个访问层,并不能替代您已完成的集成工作。