超35000+企业的信赖，遍布全球36个国家和地区
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AI录单：一键识别，自动回填，支持多模态资料输入，彻底告别'手工录单'模式。
AI查询：Agent全系统深度检索，问答式查询，报表式呈现，通过交互式问答，突破传统查询局限。
AI业务：训练企业专属Agent，让散落于多场景的项目知识沉淀为向量数据库，实现合规业务处理。
AI分析：让数据转化为可落地的量化业务洞察，从 "事后解决问题" 转向 "事前预判、事中干预"。
一键识别，自动回填，彻底告别'手工录单'模式，多模态识别与录单，拍照即报。
多模态识别：一键触发，智能识别，多模态支持，文本图片全解析。
自动录单：秒级回填，让录单变得简单又可靠。
推理录单：由系统内数据驱动，AI自动总结，周月报等总结性内容一键生成。
智能校对：AI自动进行合规性校对，表单录入数据合规无忧。
免费试用
报表多又杂？AI 查询助手采用交互式问答的方式，深度检索系统内向量数据，报表式呈现，突破传统查询局限。
用户输入查询条件。
AI大模型语义解析，理解查询内容。
Agent全系统深度检索系统内结构化数据。
Agent将查询结果反馈给用户，完成一次完整、高效的 AI 查询交互。
免费试用
训练企业专属智能体，AI Agent深度学习，让散落于多场景的"碎片知识"沉淀为向量数据库，实现合规业务处理。
深度学习：建模企业非结构化数据（制度/项目资料）、半结构化数据（表单/日志）及时序数据（施工/设备记录），提取隐性业务规则与经验模式。
数据形态转化：针对施工、进度、成本等场景构建专项子模型，通过迁移学习实现跨场景能力复用，形成结构化知识体系，建设企业专属向量数据库。
反思型智能体（Reflective Agent）模式：即通过"初步生成-反思批判-迭代优化"的循环实现自我修正与能力提升。
合规性嵌入：训练阶段集成企业制度与风控规则，确保输出结果自动符合行业及内部合规要求。
免费试用
Agent分析助手深度协同AI查询助手（快速定位数据）与AI业务助手（适配业务场景），三者构建"抽取-匹配-处理"闭环，全链条赋能企业AI决策。
AI分析报告：让数据转化为可落地的业务洞察，可将复杂数据转化为精准结论。
AI 评估报告：量化维度下的风险与价值判断，帮助企业快速识别项目风险、工程短板，降低决策不确定性。
AI 预判预警：从 "事后解决问题" 转向 "事前预判、事中干预"的管理升级，AI实时推送提示并关联应对建议。
Agent将查询结果反馈给用户，完成一次完整、高效的 AI 查询交互。
免费试用
AI数据治理：将项目的非结构化数据、施工现场的时序数据等，转化为结构化信息，并进行数据清洗、闭环修正与数据脱敏，从而挖掘价值数据。
AI跨系统协同：用AI联动多系统打破数据孤岛，实现流程自动化与业务高效协同。
AI开放生态：建文AI Agent开放接口，开放第三方接入，形成工程AI应用生态圈;例如用AI打通设计、施工、监理等多方数据流，实现"一码一项目"的全生命周期管理。
反思型智能体（Reflective Agent），用户提出查询（Query）→大模型（LLM）生成初步答案（Initial output）→另一个大模型实例（或同一模型以不同方式调用）对初步答案进行反思、批判、审查（Reflect）→生成反思输出（Reflected output）→若需改进，迭代回LLM生成或反思→最终输出（Response）。
免费试用拍合同：AI自动识别，Agent法务稽核。
拍现场：AI自动识别与推理施工进度。
拍料单：AI识别与解析收货与入库。
拍清单：AI生成质量、安全风险检查点。
拍签证：AI识别与解析，AI 自动更新签证与变更台账。
拍发票：AI精准识别，财务智能核销。
拍照即汇报：手机一拍，瞬间完成信息采集与数据上传，快速完成工作情况上报，实时呈现工作动态。
免费试用合规风控：自动完成文件合规性审查与法务稽核，快速识别条款漏洞、合规风险点，提前规避法律与经营风险。
多场景处理：支持文件翻译、解读、总结、分析，将复杂文本转化为清晰结论；同步对文件提及的甲乙方开展背景调查，为合作决策提供数据参考。
文档生成：依托大模型能力，结合企业历史数据集，精准生成标书、施组、方案等专业文件，贴合企业业务规范与行业标准，缩短文件编制周期。
免费试用AI成本类预判：基于工程量清单或施工图预算，预测识别不合理清单项，以及未来实际成本可能出现的成本波动。
AI进度类预判：基于WBS清单，预测项目各阶段的进度趋势，识别潜在的进度延误风险。
AI施工现场预判：通过对现场施工进度、资源分配等信息的实时分析，识别和消除施工中的瓶颈。
AI风险类预判：基于成本、进度、施工现场数据预判风险控制点隐患检查点等。
免费试用AI成本分析：基于工程量清单，推理分析项目匹配的成本三算分析。
AI进度分析：基于WBS清单，推理分析合理的进度计划。
AI材料分析：基于材料清单，推理分析采购计划与库存管理策略。
AI分包分析：基于分包预算清单，智能优化分包商的选择和管理。
此外，还有基于合同文档的AI合同分析；基于WBS清单的质量与安全分析等。
免费试用建文AI算法流程：
原始数据收集：这是算法服务链路的起点，多源原始数据被输入、采集到系统中。
数据预处理：对原始数据进行格式化、标准化等操作， 以便于后续处理。
数据清洗：移除无效、无关或错误的数据，填补缺失值，确保数据质量。
特征提取：从数据中提取有用的信息，形成特征。
特征选择：从提取的特征中选择最有影响的特征， 以提高模型的准确性和效率。
模型训练：使用选定的特征训练算法模型，并自动存储AI算法训练日志（保存周期≥5年）。
模型评估： 评估模型的性能， 如准确率、召回率等。
模型部署： 如果模型评估结果有效， 将模型部署到生产环境中。
模型优化： 如果模型评估结果无效， 对模型进行优化。
结果生成： 使用部署的模型对新数据进行预测或分类，设置输出过滤机制（如关键词拦截），确保结果符合预设规范。
结果后处理：对模型输出的结果进行格式化或其他必要的处理。
结果输出：将最终结果呈现给用户。输出形式包括罗可视化报表、API响应、数据文件等。
用户反馈：用户对结果的反馈。
反馈评估：评估用户反馈，判断是否需要对模型进行进一步优化。反馈渠道：交互界面评分、日志行为分析、主动调研。
结束：如果用户反馈满意且无需进一步优化， 则算法服务链路结束。
建文AI的算法打压机制通过多层次技术手段和策略设计，确保对不良信息的全面管控，具体机制如下：
1. 敏感词过滤
动态关键词库：建立全面的不良信息关键词库，实时扫描用户输入内容。
实时干预：检测到敏感词后，立即限制相关内容传播范围或降低展示优先级（如屏蔽、降权）。
2. 上下文语义分析
深度学习解析：利用BERT、GPT等模型及Transformer架构，深层次理解文本上下文含义，识别隐晦不良信息（如暗语、隐喻）。
知识图谱辅助：引入知识图谱增强复杂语义关联分析，提升对隐含风险的识别能力。
3. 数据层面打压
输入数据管控：通过过滤、屏蔽或降权特定数据，影响算法输入质量，从源头减少不良内容生成。
4. 模型层面打压
训练过程干预：在模型训练或推理中，对敏感特征或样本进行特殊处理（如调整权重、剔除数据），改变预测行为。
5. 结果层面打压
输出后处理：对算法生成的结果进行二次校验，通过重新排序、过滤或修改内容，确保最终输出合规。
6. 定期模型更新
动态优化：持续更新算法模型，适应不断演变的不良信息模式（如新出现的隐晦表达、热点敏感事件）。
7. 对抗训练
模拟攻击防御：主动构造恶意样本（如越权查询、隐晦泄密内容），训练模型增强对新型攻击的检测和抗压能力。
8. 共享数据保护
隐私合规：算法数据不与第三方共享，仅限必要合作伙伴（需书面授权），并严格遵守数据保护标准。
9. 伦理准则嵌入
设计阶段约束：将伦理规则（如避免歧视、平衡言论自由与信息安全）直接融入算法设计，确保处理敏感信息时符合社会规范。
协同效果
上述机制形成“输入过滤-模型训练-输出管控”全链路防护，结合动态更新与对抗训练，实现不良信息的主动防御、实时识别和精准打压。
建文AI Agent的核心推理模型为DeepSeek（采用6710亿参数的非精简版），负责复杂任务分解与逻辑推理。同时，根据任务类型动态调用其他模型：
视觉推理：豆包模型
中文语义理解：文心一言
长文本处理：Kimi
语音处理：讯飞星火
建文AI Agent架构支持多模型协同，按需灵活调用不同专长的大模型。
可以，建文AI Agent架构开放，但需技术适配：
接口适配：私有大模型需支持API接口，支持MCP或类似接口协议。
模型注册：需集成到动态模型路由中，按任务类型调用。
资源隔离：配置安全沙箱与资源限额，保障稳定运行。
通过技术隔离+权限管控+部署灵活性，实现全链路保密：
私有化支持：支持私有化部署，数据本地化存储，避免传输外泄
沙箱隔离：工具调用时启用内核级隔离（如gVisor），阻断恶意代码访问系统资源。
API网关控制：通过安全网关（SecuritySandbox）严格校验输入输出，过滤敏感信息。
协议加密：集成MCP等服务时采用加密传输，保障接口调用安全。
训练方式：
预训练模型集成：直接调用DeepSeek、豆包等预训练模型，无需从头训练，仅需根据业务需求微调（如行业术语适配）。
私有化微调：若需定制化，可基于企业历史数据对模型进行微调（Fine-tuning），优化特定场景表现。
工具链配置：通过API网关、记忆系统等模块配置，实现工具调用、数据安全隔离等功能。
时间周期：
快速部署：直接集成预训练模型，1~3天完成配置。
微调定制：根据数据量和任务复杂度，需1~4周（如行业知识注入、流程适配、企业制度体系学习）。
完全私有化训练：若需深度训练（如、工艺工法学习、结算造价学习、投标文件学习、施工组织学习、竣工档案学等），需数月及大量算力，通常建议复用现有模型。
建议：优先选择预训练模型+微调方案，平衡效率与成本。
标配功能免费，定制化需求另行协商。
基础功能：建文AI Agent作为建文产品的配套模块，不单独收费，用户可免费使用。
潜在收费场景：
私有化部署：若需本地化部署或数据隔离，可能涉及定制化服务费用。
增值功能：如深度行业模型微调、高优先级技术支持、私有化大模型或智能体的深度训练等，可能按需收费。