MAT · Manufacturing Execution × Agents / 智联MAT
企业买了 MES，又买了 AI，结果常是两套系统各说各话。 智联MAT 把八大制造场景与智能体军团焊在同一条链路上—— 选中现场数据发起分析，AI 输出过校验、经人确认，才写回系统。
AI 在聊天窗里侃侃而谈，业务数据在系统里纹丝不动。
谁批准 AI 改生产数据？改错了算谁的？
没有回答这两个问题的「AI + 制造」，都停在演示环节。
我们的答案不是更聪明的对话框，而是一条受控的交互底座： AI 的每个输出先过 schema 校验——不合格连确认按钮都不会出现； 合格的也要人在数据落点上确认，才写回系统。人管裁决，AI 管执行。
主数据、辅助排产、资源调度、执行管理、质量体系、设备运维、异常安灯、经营分析——每个场景配一支智能体，接住页面上的真实上下文。
数据槽、Skill 槽、意图槽：从选中行、甘特条或质检单发起分析，AI 拿到的是结构化业务上下文，不是一句干巴巴的提问。
SSE 流式返回，服务端单点做 schema 校验；校验不通过的输出不出现确认按钮、不进业务流——AI 说得再好听，格式不对就是废票。
人工确认后的候选才写回页面状态与业务流；指导类不生成回填，自动类不进普通下拉——边界不靠自觉，写死在架构里。
一套底座，八个场景通用；AI 的每一次介入， 从选中上下文、请求体到回填记录全程可追溯—— 这不是 AI 功能演示，是智能体进入生产系统的治理范本。
口径说明：智联MAT 为毕博自研高保真 Demo，业务数据为虚构； 智能体调用链、schema 校验、人工确认与回填机制均为真实实现。 演示环境为 mock 模型回复，生产环境接入真实模型。
演示账号 admin / 123456。登录后顶部八个场景随意切；右上「智能体」呼出军团面板；在任意业务行上发起分析，看输出如何过校验、等确认、再回填。