LongCat AI构建高精度企业问答系统，核心在于“理解真实业务”+“动态对齐用户意图”，通过拟真用户画像、多模态融合、统一Token空间和HEAVYSKILL多分支推理实现智能服务。
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LongCat AI 构建高精度企业问答系统，核心不靠堆参数，而在于“理解真实业务”+“动态对齐用户意图”。它把传统静态知识库问答，升级为可感知上下文、可追踪历史、可联动多模态信号的智能服务中枢。
用 VitaBench 2.0 的“人生副本”逻辑模拟真实业务场景
企业用户不是抽象的提问者，而是有角色、有权限、有操作习惯、有历史轨迹的个体。LongCat 借鉴 VitaBench 2.0 的设计思想，为企业构建拟真用户画像：比如客服主管每天查看3次工单报表、采购专员在月底集中比价、新员工入职前两周高频搜索OA流程。这些行为模式被结构化为动态偏好规则，嵌入问答系统底层——当用户提问“怎么提交报销”，系统不会只返回通用文档，而是结合其部门、职级、最近操作（如刚上传过发票），自动关联审批流图+常见驳回原因+当前财务节点状态。
- 支持将企业内部系统日志（如ERP操作记录、CRM跟进时间、IM对话片段）转化为带时间戳的偏好信号
- 每个用户会随业务周期自动更新偏好权重，例如销售旺季时，“合同模板”类问题优先级提升37%
- 问答结果附带“依据来源链”，可追溯到具体会议纪要段落、某次系统变更公告或某位专家的历史回复
用 LongCat-Image-Edit V2 实现图文混合问题精准响应
一线员工遇到的问题，常常是“图片+一句话”。比如仓库管理员拍下扫码枪故障界面问：“红灯一直亮怎么办？”传统文本问答系统只能猜，而 LongCat-Image-Edit V2 能直接解析这张图：识别出设备型号、错误代码位置、按钮布局，并在原图上用红色箭头标注复位键，用黄色框圈出需检查的USB接口，再叠加文字说明“请先断电10秒后重插，若仍红灯，需更换Type-C线缆（参考采购编号：HW-SCAN-2024-Q3）”。整个过程无需人工转译，响应延迟低于1.8秒。
- 图像理解模块支持识别企业定制UI元素（如内部系统特有的图标、弹窗样式、水印格式）
- 可绑定知识库中的维修视频、备件清单PDF、供应商联系方式，实现“一图触发多维服务”
- 支持多轮视觉追问，例如用户点击标注区域后，自动弹出该部件的寿命统计图表
用 LongCat-Next 的统一 Token 空间打通异构数据源
企业知识散落在不同系统：制度文档在Confluence、操作视频在内部NAS、审批规则藏在OA数据库、最新通知发在钉钉群。LongCat-Next 的 DiNA 架构让这些模态不再割裂——文本段落、视频关键帧、数据库字段、群聊截图，全部映射为同源离散 Token。当用户问“差旅报销限额怎么算”，系统不是分别检索各系统再拼凑答案，而是直接在统一 Token 空间中进行跨模态关联推理：从制度文档中提取“城市等级对应标准”Token，匹配NAS中《2026差旅政策解读》视频的语音转录Token，再关联OA中“张三上月北京出差”记录的结构化Token，最终生成带计算过程的个性化答复：“您本次属B类城市，标准为800元/天，因已超支12%，需直属上级在OA第4步补签说明。”
- 无需为每类数据单独训练适配器，新增一个Excel表格或一段会议录音，自动纳入统一语义空间
- 支持模糊查询补偿，例如用户说“那个蓝色按钮”，系统能结合UI截图、前端代码注释、测试用例描述共同定位
- 所有回答自带置信度分层，低置信项自动触发人工坐席协同入口
用 HEAVYSKILL 框架应对复杂决策类问答
面对“要不要给这个客户延长账期”“新供应商资质是否达标”等需要综合判断的问题，LongCat 不依赖单一模型输出，而是启动 HEAVYSKILL 多分支推理：一个子代理分析客户历史回款率，另一个调取法务合同条款库，第三个比对行业信用报告，第四个模拟财务现金流影响。最后由协调器加权汇总，给出带依据权重的结论（如“建议延长，权重72%：回款稳定+行业景气度上升，但需附加3%滞纳金条款”）。这种机制让问答系统具备可解释的决策能力，而非简单信息搬运。
- 各子代理可绑定不同权限域，确保敏感数据不出域（如财务数据代理不接触HR薪酬数据）
- 支持人工干预插入分支，例如法务人员可临时加入“最新监管口径”分析节点
- 推理过程自动生成审计日志，满足金融、医疗等强合规场景要求
