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链幸智脑 Copilot
Copilot 决策助手把分析结论转成可执行的建议动作，在人工确认后写回业务系统，全过程留痕且动作可回滚。
看板解决了「看得清」，但看清之后呢？多数现场的执行动作仍然靠人：排产员改计划、调度员改车次、计划员补订单。Copilot 处理的就是这一段——把分析结论翻译成具体动作建议，交给人确认后落到系统里。
解决什么问题
- 结论到动作之间有一道人工翻译：周会上说「A 产线负荷偏高」，散会后要有人把它变成具体的排产调整，这一步经常延迟一天以上。
- 经验集中在少数人身上：老师傅知道「这种波动要提前备料」，但这条经验没有写进任何系统。
- 动作没有回执：谁在什么时间改了哪条计划、依据是什么，事后往往查不清。
Copilot 的输出不是一段文字回答，而是「建议动作 + 依据指标 + 影响范围 + 执行入口」四件套。
工作方式
- 理解意图：识别使用者问的是哪一类问题——查现状、找原因还是给方案，并确认涉及的业务对象与时间范围。
- 调用工具与查数：通过 LinkOS 的开放接口读取指标，必要时调用预测或优化模型，而不是凭模型记忆作答。
- 生成建议：给出 1–3 个候选动作，各自标注预计影响、置信程度与需要关注的风险点。
- 人工确认：由具备权限的人确认、修改或驳回。确认是流程中的固定节点，不能配置跳过。
- 写回业务系统：确认后通过接口把动作写入 ERP、MES、WMS 或调度系统，并回写执行结果，形成闭环。
可控性与边界
Copilot 的定位是「建议 + 受控执行」，不是自主决策者。三条边界在交付时写进配置，不接受逐项目协商：
- 人工确认不可绕过：涉及计划变更、订单调整、设备参数下发的动作，一律需要人工确认；可以自动执行的只有提醒、订阅与只读类操作。
- 动作可回滚：写回业务的每个动作都记录原始值与目标值，支持在会话窗口内一键回滚，回滚本身也生成审计记录。
- 审计留痕：每次交互记录提问人、提问内容、调用的数据与模型版本、生成建议、确认人、执行结果六个字段，可按时间与业务对象检索。
模型不直接访问生产库。所有数据读取都经过平台的权限层，因此使用者在 Copilot 里能看到的数据，与他直接登录看板能看到的数据范围一致。
支持的接入方式
| 渠道 | 典型场景 | 是否需要人工确认 |
|---|---|---|
| 企业微信 | 班组长日常查询、异常提醒与快速确认 | 查询无需；写回动作需要 |
| 钉钉 | 计划员与调度员的动作确认与审批流转 | 查询无需；写回动作需要 |
| Web 工作台 | 需要看图表、做多轮分析的管理场景 | 分析与建议无需；写回动作需要 |
| API | 嵌入客户自建系统或第三方应用 | 由调用方按接口参数决定，默认要求确认 |
无论从哪个渠道进入，会话与审计记录都归到同一个账户体系下，换渠道不丢失上下文。渠道接入范围与内网穿透方式，按客户网络策略在交付阶段确定。
Copilot 通常与 Insight 一起上线：先用 Insight 建立可信的指标口径，再用 Copilot 承接动作。关于智能体在业务流程中的编排方式与边界设定，可参考企业级 AI 智能体解决方案 ，也可以联系我们 做一次场景可行性评估。