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寻求帮助构建公司内部聊天机器人

大家好,我正在为公司构建一个内部聊天机器人,能够根据请求检索内部文档。这些文档主要是Excel和PDF格式。如果有人有构建此类自动化系统(聊天机器人+文档检索)的经验,请私信我,我们可以联系并进一步讨论。

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Holo1.5 3B作为UI基础模型 + Claude作为计算机使用的思考模型

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我正在尝试全面自动化一家人工智能公司。已完成60%,难度呈指数级增长。这真的可行吗?

我今年17岁,几个月来一直在构建AI自动化系统。从基础工作流开始,现在深入到一个可能疯狂的项目中。目标:全面自动化一家人工智能基础设施公司。不是“自动化客服”那种程度——我指的是所有环节。目前已运行的部分:

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  • 销售团队:研究潜在客户、抓取数据、构建用户画像并处理客户需求
  • 内容系统:大规模生成新闻稿、社交媒体帖子和播客脚本
  • 多个RAG系统:配备元数据和向量存储,处理不同知识领域
  • 目前有122个专业智能体,具备专用软件功能或标准n8n智能体
  • 多情境智能体系统(能理解跨部门业务背景的智能体)
  • 多个MCP协调智能体间通信
  • 每个自动化步骤都为下一次迭代生成训练数据
  • n8n基础设施团队:基本替代我的工作,还有全栈开发者为工作流构建应用

简而言之:系统构建系统,系统训练系统。剩下的40%让我头疼不已。当122个智能体需要协调时,一切变得指数级复杂:但我需要扩展到280-300个智能体或系统。

  • 销售智能体需要内容系统的背景信息
  • 内容系统需要销售对话的数据
  • 研究智能体需向多个部门输送数据
  • 决策需要在断开的工作流之间进行
  • 智能体相互干扰/重复工作
  • 上下文窗口达到上限
  • 跨会话状态管理
  • 训练循环在没有人工验证的情况下产生反馈

问题不在于单个环节不可行,而在于大规模协调自主智能是一个与构建独立自动化完全不同的命题。就像造一辆车和建设城市交通基础设施的区别。

我的核心问题:你认为在现有技术条件下,全面自动化一家人工智能基础设施公司是否可行?不是理论上,而是实践中。天花板在哪里?80%现实吗?95%?还是存在必须依赖人类决策的根本限制?

要么我在构建真正创新的东西,要么即将明白为什么没人这样做过。觉得Reddit上应该会有各种见解。

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