Yandaxia - Liquid AI

Fluid Software. AI Evolution.

流动的软件,进化的智能

把静态的业务系统、工业设备和数据流程,进化为可学习、可扩展、可自动协同的 AI 原生数字化底座。

雁大侠聚焦企业软件、工业物联网、嵌入式系统、机器人二次开发、大数据文件管理与 AI Agent 工作流,帮助企业把复杂系统做成稳定、可交付、可长期演进的智能平台。

Liquid AI 工作流主视觉,展示软件模块、数据流和自动化节点
AI 原生系统进化中

面向 AI 时代的工程能力

从系统架构、数据智能到自动化工作流,我们把 AI 能力嵌入真实业务系统,而不是停留在演示层面。

01

AI Agent 开发

构建可调用工具、可执行任务、可沉淀知识的企业级 AI Agent。

Workflow / RAG / Tool Calling / Multi-Agent / 企业知识库
02

存量系统智能进化

在不推倒重来的前提下,为已有业务系统接入 AI、自动化和数据能力。

系统重构 / API 集成 / 权限治理 / 流程自动化
03

数据智能与文件资产

统一管理业务数据、项目文件、原始数据和分析结果,形成可追溯的数据资产。

大文件上传 / 标签检索 / 元数据 / 审计 / 归档
04

自动化工作流

将销售、交付、财务、研发、运维流程编排为可执行、可跟踪的自动化链路。

流程引擎 / 任务编排 / 通知 / 审批 / 报表
05

云原生与私有化架构

面向企业内网、工业现场和私有化部署,构建稳定可维护的软件底座。

Docker / Linux / PostgreSQL / Redis / Nginx / CI/CD
06

行业定制解决方案

围绕工业、实验室、园区、机器人和企业管理场景,提供完整系统交付。

工业网关 / 上位机 / 嵌入式 / 机器人 / 数据平台

从单点工具到智能系统生态

雁大侠不是只做页面和功能,而是围绕真实业务、工业现场和 AI 自动化,构建可长期演进的软件产品体系。

YData 数据资产管理平台界面
Data Platform

YData 数据资产管理平台

统一管理研发、实验室、科研项目和工业场景的原始数据、分析数据、过程文件和项目资料。

数据分层管理项目与设备关联大文件可靠上传权限审批与审计
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YPrint 多站点打印平台界面
Enterprise Printing

YPrint 企业级统一打印平台

统一治理打印权限、多站点、边缘网关、打印设备和任务证据。

打印权限治理多站点资源管理边缘可靠执行任务审计
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YRC 多机器人协同调度示意图
Robot Cloud

YRC 机器人云运营与接入平台

统一连接业务订单、空间地图、异构机器人、任务调度和执行结果。

异构机器人接入空间与地图管理任务编排调度实时遥测
查看 YRC 产品详情
YBio 样本库管理平台界面
Life Sciences

YBio 样本库管理平台

围绕统一样本主档连接科研项目、现场作业、库存设备、质量体系与审计证据。

统一样本主档标准化入库可视化库容全链路追溯
查看 YBio 产品详情

技术栈与交付底座

技术选择服务于可部署、可维护和可持续演进。我们按企业内网、工业现场、云端协同和 AI 自动化的实际约束组合技术栈。

后端与平台

JavaSpring BootVert.xGolangPythonFastAPI

前端与客户端

ReactVueTailwindCSSFlutterAndroidiOS

AI 与自动化

AI AgentWorkflowRAGTool CallingMulti-AgentKnowledge Base

工业与设备

ModbusOPC UAMQTTTCPUDPSerialEdge Gateway

数据与基础设施

PostgreSQLMySQLSQLiteRedisDockerLinuxNginx

真实场景中的 AI 软件落地

我们把企业流程、设备现场、数据资产与智能协同放在同一个工程上下文里,按业务目标完成可运行交付。

企业内部管理系统场景图

企业内部管理系统

CRM、ERP、OA、项目管理、审批流、数据看板、私有化部署。

工业现场数字化场景图

工业现场数字化

设备接入、上位机、HMI / SCADA、数据采集、报警、运维诊断。

企业数据资产管理场景图

企业数据资产管理

大文件上传、标签检索、项目文件、原始数据、分析数据、归档审计。

机器人与远程运维场景图

机器人与远程运维

机械狗二次开发、ROS2、SLAM、远程控制、园区巡检和运输。

AI 自动化办公场景图

AI 自动化办公

AI Agent、知识库、自动总结、自动生成文档、自动跟进任务。

从需求到智能运营的交付路径

每个阶段都明确边界、产物和验证方式,让 AI 能力、软件系统和现场数据逐步进入可运营状态。

Discovery

业务调研

梳理业务目标、系统边界、数据结构、角色权限和关键流程。

Architecture

架构设计

明确技术架构、部署方式、数据模型、接口规范和交付里程碑。

Integration

开发集成

完成核心功能、系统集成、设备接入、数据联调和测试验证。

Autonomous Operation

智能运营

接入 AI Agent、自动化工作流、运营看板、日志审计和持续优化机制。

专业洞察

记录我们在企业 AI、机器人控制,设备联网和样本库管理中的设计思路与开发经验。

企业 AI

AI Agent 接入业务系统,权限应该怎么管?

查资料、修改数据、删除记录,需要不同的权限。哪些操作可以自动执行,哪些必须经过人工确认?介绍权限设置、操作日志和审批流程的设计方法。

雁大侠产品研究组
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工业物联网

设备数据接入,验收应该检查什么?

设备连上了,不代表数据就能直接使用。点位含义是否清楚、采集时间是否准确、断网后数据如何处理,都是交付时需要逐项检查的问题。

雁大侠工业数字化组
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样本库管理

选样本库管理系统,不能只看功能清单

一份样本入库要操作几步,能否快速找到存放位置,出入库记录是否完整,现有设备能否接入?从日常工作流程出发,看清选型时容易忽略的细节。

雁大侠生命科学产品组
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