SSE/Streamable，计划支持 Stdio 支持 SSE/Streamable，计划支持 Stdio MCP Server 认证和鉴权 API Key API Key/JWT/OAuth2 等多种认证 API Key/JWT/OAuth2 等多种认证 MCP Server Tool 粒度鉴权 暂无计划 支持 支持 MCP Server Tool 粒度配额限流 暂无计划 计划支持（7月） 计划支持（7月） Server Tool 粒度可观测能力 暂无计划 计划支持（7月） 计划支持（7月） MCP Server 安全护栏 暂无计划 计划支持（7月） 计划支持（7月） MCP Server Tool 组装机制 （从任意Server中选取Tool组装成一 个新的Server） 暂无计划 计划支持（7月） 计划支持（7月） MCP Marketplace 暂无计划 提供两种模式给用户选择： •模式一：开箱即用提供可扩展、可

.........................................................................................89 10. 测试计划...................................................................................................91 .........................................................................................99 11. 部署计划.................................................................................................101 .......................................................................................107 11.4 回滚计划.........................................................................................109 12. 维护和升级

场格局中，这些无疑是一种核心的竞争优势。 我们对全球1000名企业高管的调研进一步 印证了这些关键战略举措的必要性。调研表明， 自主智能供应链正是价值创造的新高地。近三分 之二的受访企业计划在未来十年内大幅提升供应 链的自主化水平。 由此产生的财务效益十分可观。本次调研的 受访企业预计，息税及摊销前利润（EBITA）有望 增长5%，已动用资本回报率则有望提高7%。在运 营层面 创意构思/创新 2. 新产品/新服务的设计、测试与验证 3. 采购寻源、供应商选择及合同磋商 4. 供应商发展与关系管理 计划与排程 5. 供需集成计划 6. 生产排程/物料需求计划（MRP） 7. 运输计划 8. 维修与备件计划 运输 9. 10. 11. 12. 13. 仓库拣选与处理 原材料与零部件补给 运输准备（包装与装载） 运输（货运） 产业化（初始设备设置、规模扩大） 切换（包括清洁） 维修 22. 23. 供应商合同签订 采购到付款 24. 25. 26. 异常或风险检测及预警 评估与根因分析 内部及与供应商共同执行改进计划 27. 28. 29. 客户支持 现场服务 订单到回款 客户与现场支持 图3 端到端供应链活动被划分为29项具体活动，并根据任务相似性归入9个集群 实现自主智能供应链 12

5.3.3 进度风险应对...........................................................................132 6. 项目时间计划...........................................................................................133 6.1 训练、调优和验证，选择合适的模型架构和超参数，确保模型在性 能、准确性和泛化能力上达到最优。质量保证专家负责对项目各个 环节进行质量监控和测试，确保数据处理和模型训练的准确性和稳 定性，制定并执行测试计划，及时发现并解决潜在问题。产品经理 负责与业务方沟通，明确需求并将业务需求转化为技术实现方案， 确保项目输出的成果能够满足业务需求。 项目团队的具体职责分工如下：  项目经理：负责项目的整体规划、进度管理、资源协调和风险 模型训练中的技术难题，确保算法的高效性和可扩展性。  AI 模型训练师：负责模型的训练、调优和验证，选择合适的 模型架构和超参数，确保模型在性能、准确性和泛化能力上达 到最优。  质量保证专家：负责质量监控和测试，制定测试计划，执行测 试用例，及时发现并解决潜在问题。  产品经理：负责与业务方沟通，明确需求并将业务需求转化为 技术实现方案，确保项目输出的成果能够满足业务需求。 通过明确的分工和高效的协作，项目团队将确保数据处理和

系统上线与维护................................................................................114 10. 项目管理与实施计划..............................................................................115 10.1 项目组织结构..... .....................................................................................126 11.1 用户培训计划..................................................................................128 11.2 技术文档编写. 未来发展方向..................................................................................147 13.3 持续改进计划..................................................................................150 1. 项目背景与目标

11.2 模型偏差与错误处理......................................................................104 11.3 系统故障应急计划..........................................................................106 11.4 持续优化与更新........ 持续改进建议.................................................................................125 13.4 合作与拓展计划..............................................................................126 14. 结论.......... 1.2 DeepSeek-R1 大模型简介 DeepSeek-R1 大模型的核心优势在于其多维度的数据处理能 力，能够同时处理结构化和非结构化数据。通过整合来自不同来源 的数据，如设计图纸、施工计划、材料价格和市场行情等，模型能 够生成全面的成本分析报告，帮助企业识别潜在的风险和机会。此 外，DeepSeek-R1 还具备自我学习和自我优化的能力，能够随着 数据的不断积累和模型的使用而持续提升其预测精度。

3.2 网络推广..................................................................................127 7. 实施计划...................................................................................................129 平台需要优化移动版的用户体验，确 保用户能够方便地通过各种设备访问和操作平台。 6. 订阅模型的灵活性：传统的一次性购买软件模型正在被更加灵 活的订阅模式所取代，用户可以根据自身需求选择不同的订阅 计划。这种模式提高了用户的使用体验，并为供应商创造了更 稳定的收入。 7. 全球化市场发展：随着技术的成熟和互联网的普及，越来越多 的 SaaS 平台开始拓展到全球市场。特别是在亚太地区和拉丁 进一步的分析将有助于识别出产品中需要改进的区域，例如， “ ” 在 调整模型参数 这一任务中，如果错误率较高，我们可以考虑优 化用户界面，提供更清晰的指引。 最后，基于可用性测试的反馈，我们将制定详细的迭代计划， 对用户在测试过程中提出的问题进行整改，从而持续改进产品，提 升用户体验，确保平台能够更好地服务于目标用户。 4. 技术实现 在人工智能行业大模型 SaaS 平台的设计中，技术实现是至关

........................................................................................86 11.1 测试计划制定................................................................................................. 析。例如，在客户服务领域，AI 智能体可以通过分析客户的历史行 为和偏好，提供个性化的服务建议，从而提升客户满意度和忠诚度。 此外，在供应链管理方面，AI 智能体能够实时监控库存水平，预测 市场需求，并自动调整采购计划，以确保供应链的高效运转。 其次，商务 AI 智能体的应用不仅限于单一的业务环节，而是能 够贯穿整个企业价值链。从市场营销到财务管理，从人力资源管理 到产品研发，AI 智能体都能够通过智能化的数据处理和分析，帮助 智能体能够通过预测模型和机器学 习算法，提前识别潜在的业务风险，如市场波动、供应链中断等， 并提供相应的应对策略。例如，智能体可以监控供应链中的各环 节，预测可能出现的延迟或中断，并自动调整采购计划，确保生产 的连续性。 最后，商务 AI 智能体还支持与现有企业系统的无缝集成，无 论是 ERP、CRM 还是财务系统，智能体都能够与企业现有的 IT 架 构无缝连接，确保数据的实时同步和流程的自动化。通过

在单一子目标耗时过长等问题，将经验存入长期记忆以规避类似错误。3）工具模块： 智能体可利用工具来弥补自身短板，通过调用外部 API 来实现功能拓展。例如调用连接 互联网的 API 去搜索实时信息。4）行动模块：智能体会形成完整的计划流程。例如先 读取以前工作的经验和记忆，之后规划子目标并使用相应工具去处理问题，最后输出给 用户并完成反思。 《上海市推动人工智能大模 型创新发展若干措施 （2023-2025 年）》 2023 年 10 月 实施大模型创新扶持计划。支持引进高水平创新企业，支持本市创新主体打造 具有国际竞争力的大模型，鼓励形成数据飞轮，加速模型迭代，对取得重大成 果的予以专项奖励。实施大模型示范应用推进计划。重点支持在智能制造、生 物医药、集成电路、智能化教育教学、科技金融、设计创意、自动驾驶、机器 人、数字政府等领域构建 市 人 民 政府 《关于支持人工智能全产业 链高质量发展的补充意见》 （征求意见稿） 2024 年 5 月 1）支持算力技术攻关。鼓励企业开展算力关键技术研发攻关，市级科技研发 计划给予专项支持。鼓励企业承担国家、省重点研发任务，加速形成重大科研 成果，对符合政策规定的项目按国家、省实际到账资助经费的 25%给予资助， 资助金额最高不超过 500 万元。2）加大融资贴息支持。对纳入政府统一布局

准点率。 3. 服务质量提升：通过分析乘客反馈数据及行为信息，优化服务 流程与设施布局，提高乘客满意度。 4. 运营成本控制：通过 AI 技术实现设备的智能监控与故障诊 断，降低维护成本及非计划停运的风险。 5. 安全监测与预警：构建基于大数据的安全监测系统，实时监测 设备运行状态，并对异常情况进行自动报警，提升整体安全 性。 总的来看，AI 大模型在城市轨道交通行业的应用不仅是一种技 旅客流量预测与管理：通过历史数据和实时数据的结合，利用 AI 大模型预测特定时间段的客流量，并根据预测结果调整列 车发车频率和停靠站。  列车调度与运营优化：运用 AI 大模型分析列车运行数据，优 化列车的调度计划，以保证在客流高峰期的高效运营。  故障检测与维护策略：基于 AI 大模型的自学习能力，可以实 现对设备及系统状态的监测，及时发现异常并制定相应的维护 策略，减少事故发生的概率。  安全风险评估与管理：利用 波动，减少 乘客的等待时间，提高整体运行效率。 其次，基于大数据和 AI 技术的预测性维护也是一项重要的应 用。通过对历史故障数据进行分析，AI 大模型能够预测设备可能出 现的风险，制定维护计划，从而降低突发故障的概率。通过这种方 式，可以显著提升设备的可靠性和安全性，延长资产使用寿命。 在客流分析方面，AI 大模型通过对乘客流量的实时监测和分 析，能够提供精准的客流预测。这一信息可以帮助运营方优化站点