领域知识
整理专业资料、术语、领域背景、基本假设和结构化知识资源，让 Agent 理解自己正在处理的专业问题。
可形成的资产：知识库 · 参考资料库 · 任务上下文包 AGENT ENABLEMENT / 核心工作方式
不必把每项任务都外包。
真正建立专业能力。
一合帮助个人、科研团队和组织，将自己的 AI Agent 建设成能够承担专业工作的智能伙伴，具备完成真实任务所需要的知识、方法和执行能力。
WHAT WE ENGINEER / 我们工程化的能力
让 Agent 具备专业能力的五个基础。
复杂专业任务不能只靠一个提示词完成。真正的能力来自知识、方法、执行、协作和质量控制的系统性设计。
专业方法
把操作流程、决策规则、任务拆解、科学规范和工程实践明确下来，指导 Agent 应当如何完成工作。
可形成的资产：Skills · 方法指南 · 任务规范真实操作能力
让 Agent 能够调用完成具体任务所需要的软件、脚本、API、数据集和执行环境。
可形成的资产：工具封装 · API · 脚本 · 软件集成有组织的协同工作
组织专业任务、依赖关系、多个 Agent、检查点和任务交接，形成可检查、可恢复的工作流。
可形成的资产：工作流模板 · Agent 角色 · 编排规则可信的工作成果
为不同任务定义证据要求、自动检查、审计记录、权限边界和适当的人工审核节点。
可形成的资产：测试集 · QC 门禁 · 来源规则 · 审查规范BUILT AROUND THE USER / 围绕用户的实际环境
你的 Agent 环境。由你决定赋能范围。
我们不要求用户迁移到一个封闭的 Aequo 平台，也不要求一次性购买完整科研生命周期。集成目标与工作范围应当围绕用户现有环境和实际需求确定。
从一项能力开始
让现有 Agent 先承担一项明确任务，例如文献筛选、计算化学准备、论文规范检查或生产线诊断。
衔接已有工具
在技术兼容的前提下，将能力接入团队现有的 Agent 框架、科研软件、数据来源和运行环境。
让系统可以持续扩展
设计可复用、有文档的能力资产，让用户能够检查、维护和扩展自己的工作流，而不是依赖黑箱服务。
让决策责任清晰
针对科学解释、访问权限、生产操作等重要决策，设置适当的审批和人工审核机制。
A PRACTICAL BUILDING PROCESS / 能力构建流程
从一个明确任务，建设真正可用的 Agent。
每项合作单独确定范围。下面是典型的能力构建过程，并不是要求用户购买的固定套餐。
01
明确任务
了解用户的问题、现有 Agent 环境、输入输出、约束条件和成功标准。
02
沉淀专业知识
将领域知识与专业方法转化为结构化规范、工具和工作流。
03
集成与测试
将能力接入目标环境，使用有代表性的任务和已知约束进行测试。
04
交接与改进
提供文档、可复用资产、已知局限和用户持续迭代的路径。
START WITH ONE REAL TASK / 从真实任务开始你希望自己的 Agent，
了解合作方式 ↗你希望自己的 Agent，
真正能够做什么？
介绍具体任务，以及 Agent 当前运行的工作环境。