覆盖政务、金融、制造、消费与内容五大领域的垂直智能体，按行业分组浏览
政务 · 国资监管
面向政府与国资监管场景，提供智能审查、知识库管理与风险标签体系，以多智能体协同辅助科学决策与全链路风险防控。本平台为本公司已落地的旗舰产品（原 soe_board_agent 项目导入）。
金融 · 授信审贷
围绕企业分析、行业参考、风险提示与结论输出构建统一视图，让授信分析从材料上传到结论形成保持连续、清晰、可回看。工作台覆盖材料识别、资料抽取、指标复核、信息补充、关系梳理与结论输出全流程，并给出法务、财务、行业三维专业评估与可直接流转的审批报告。
制造 · 工业软件
汽车线束图纸承载了大量非标、跨平台、强连接的工程信息，从图纸到生产挂板图长期依赖人工读图、整理与绘制。我们已实现「智能体探查预处理」原型——直接读取原始原理图，自动识别时间候选、几何关系、标签包围盒与上下游连接，输出结构化 Excel 物料表。理解线束图，是工业图纸 AI 化的关键难点之一。
新消费 · 食品科技
XM7 是面向茶饮与新式饮品品牌的 AI 反向配方设计系统（数字孪生研发实验室）：以商业目标为起点，反向推导风味结构与原料配方，自动合成、验证并产出可打样的商业方案。把餐饮研发从"盲目试错"推进到"确定性创新"。
内容 · 创作辅助
以「设定逆推」为核心范式（主人公—情境—全书—类型—网），把长篇小说创作拆解为「原始设计 / 结构搭建 / 重性生成 / 审写复核」四个阶段、共 30 个有序步骤，覆盖灵感捕捉、主题确立、世界观框架、主角打造、全书总大纲、伏笔铺设、情感曲线绘制、审写复核等关键环节，并集成 Ollama 在线大模型，实现 AI 在线写、改每行·200 段细粒度控制。
内容 · 故事创作
面向盐选等付费故事平台的高完读率悬疑/反转短篇工业化创作系统：以「5 份 Foundation 文件 + 11 道门控 + 9 步管道」为核心范式，把 plot_summary → world/characters/outline/voice/canon 5 阶段前置约束写死，再用「Foundation 对齐 → 剧情生成 → 初始生成 → 场景生成 → 编辑审核 → 读者反馈 → 作者修订 → 逻辑校验 → 校对门控 → 文风重写」9 步管道把故事从设定推到可发版。配套 11 道 Foundation 门控（F1-F11）+ 10 问对抗性测试 + 多作者文风指纹重写，让「人审人」升级为「机器守门、人做决定」。
产品与方案 · AI 内容生成 · 视觉科普
Comic Builder 是一款把"一句话主题"工业化生产为多格科普漫画的 AI 工具。基于 baoyu-comic 技能构建：先用 LLM 把需求解析为内容分析 + 6 段分镜脚本，再为每格生成图像 Prompt，逐格调用图像生成 API，最后把所有分镜拼合成一张完整漫画。整套生成进度通过 SSE 实时回推到前端，6 格典型任务 1-3 分钟内可出图。适合把抽象的科学/工程/商业概念，转成可发版的视觉内容。
产品与方案 · 工业软件 · 连接器数据
为汽车线束行业打造的连接器与端子数据库系统：覆盖 13 家主流厂商、3,875 个系列、24,776 个连接器、16,519 个端子、197 万+ 配对关系，配以深色采集监控大屏实时呈现抓取进度。本项目是「汽车线束图纸挂板图生成」项目的子数据模块，自身基于「RPA 智能体技能系统」实现跨厂商的网页结构化采集、入库与版本维护——把分散在厂商网站、PDF 目录、Excel 表里的连接器数据，收敛为面向工程师的统一数据资产。
客服 · 销售智能体
把"销售/客服电话"做成一个可自主对话的语音 Agent：前端用 ESP32 外挂蓝牙以 HFP 协议零门槛接管任意手机通话音频，再经 SIP/WebRTC 推送到基于 Rust 的 active-call 语音引擎，由 LLM 实时驱动对话、销售转化与自动接听。硬件 BOM 不到 20 元，云端支持离线 ASR/TTS 与云端双引擎，隐私合规与即插即用兼得。
逆向工程 · 移动安全
以马士基（Maersk）官方 App 为样本，完整演示本公司的 Android 逆向工程能力：静态反编译、Frida 动态 Hook、SSL 证书固定绕过、流量重定向抓包、设备证书/密钥提取、TLS 指纹复刻（OkHttp/Android Chrome）与 Akamai 防护绕过，最终把封闭的移动端接口还原为标准可重用的 API 自动化链路。
产品与方案 · 财务智能化
面向精密制造等大型企业财务部报销审核场景，以「智能体预审 + 风险分级 + 人工裁定」为核心范式：让 AI 接管查真伪、查重复、查标准、查影像四步重复劳动，财务经理保留最终裁定权。我们用 6 天时间把某 480 人企业的 300 单积压报销全部跑通，5 个工作日内清零、人工复核工作量下降 76%、单均耗时从 15 分钟压到 4 分钟以内、可解释率 100%。
实验与研究 · 设备智控
基于 LLM 任务编排与 20 元自研 ESP32 ADB 群控 Router 的多设备协同控制系统。通过本地代理 / 配对路由器承载所有多机配对信息「随身携带」，让一组手机在任意网络环境下都能组成临时群控工作台；并由 LLM 把自然语言指令解析为可执行的点击/输入序列，全过程屏幕流 + Chain of Thought + 步骤时间线三轨可视化、可前进/后退/跟随最新。
实验与研究 · 自增强开发
PLD（Pi-Loop-Dev）是一个把"多智能体协同"升级为"自增强闭环"的研发运行时：从一份 DESIGN.md 出发，通过 Builder → Tester → Analyzer 控制论闭环持续迭代，让任意 OpenAI 兼容模型（无需 Claude / GPT 配额）稳定收敛到"测试全通过 + 规格对齐"的工程产物。它把 LLM 当不可控的执行器，用反馈回路套上可靠的控制系统——这是贤码智能在 AI 工程化方向上沉淀的核心方法论。
实验与研究 · RPA 自动化
RPA 智能体技能系统把浏览器、移动端、JS 逆向、反爬对抗、工作流编排等能力，抽象为一套供 AI Agent 直接调用的标准化技能（Skill + MCP 双壳）。它整合 CloakBrowser / Obscura / BrowserCluster / AgentGo / Lamda 等开源引擎，用统一接口屏蔽多引擎碎片化，让 Agent 在面对强反爬、加密参数、移动端管控等真实场景时，能把"自动化"当可组合、可复用的工具来用。
实验与研究 · LLM 安全
基于 Kolb 体验式学习循环的 CTF 风格 LLM 安全实验室——动手实践 OWASP LLM Top 10，覆盖提示泄露、直接 / 间接提示注入、通过输出触发 SSRF 等真实漏洞利用、flag 与防御方案。每个模块遵循 EXPLORE（盲测）→ LEARN（学理）→ PROVE（引导利用）→ REFLECT（防御加固）四阶段教学法，通过 Ollama 在本地离线运行，让安全人员在安全环境里磨练 AI 安全与 LLM 渗透测试技能。