制造业

保修索赔分析代理

把索赔当工程数据读，而不是当一行成本

版本 2发布于 2026年9月2日

8条硬性规则: 它绝不能做的事，每次运行都强制执行
5条移交规则: 它停下并把工作交给人的条件
8个输出字段: 结构化的结果，而不是一段需要反复阅读的文字
≤7步每次运行: 有界的工作：最多 5 次工具调用，由运行时强制执行

设计上即为只读。该智能体没有任何发送、支出、发布或提交的途径。当这一限制本身就是产品时，取消它就等于取消了信任其输出的理由。

版本 2 的实时接线图。工具节点是这个智能体被登记可以调用的能力——除此之外什么都跑不起来。

概览

一家制造商了解到一个缺陷有三种方式，按代价从低到高排：保修索赔里的一种模式、一波客户投诉，或者一次召回。

几乎所有人都把索赔当成一项要压低的成本来处理，并把其中的信号扔掉。索赔躺在一个财务系统里，由批准付款的那个人编码，而没有人把它们当成工程数据来读——尽管它们是唯一一条报告「这个产品在现场到底遭遇了什么」的反馈回路。

那个模式从来不在总数里。它在那些交叉点上。一种集中在某一个生产批次上的失效模式，是一个制造问题。同样的失效横跨所有批次、却只出现在炎热气候里，是一个设计问题。集中在某一家安装商身上，是一个培训问题。失效成簇地出现在保修期到期之前，是一个耐久性问题；成簇地出现在到期之后，则完全是另一场对话。

这个智能体跨这些维度去读索赔，把成因分开，把风险敞口外推到所有仍在保修期内的单位上，并说明每一条发现的置信度有多高。时机就是全部价值：一个早被发现的缺陷是一次产线修正，而晚被发现的，则是一次覆盖此后所有已售产品的现场行动。

它不作任何安全判定，也绝不决定是否召回。

价值

以产线成本发现缺陷

而不是以现场行动的成本。

对的成因配对的修法

一次设计更改修不好一个批次问题。

索赔数据终于开始产出价值

它是你能拿到的唯一真实的现场反馈。

功能说明

把制造问题和设计问题分开
集中在一个批次上是工艺问题。横跨所有批次、只出现在某种气候里是设计问题。同样的失效，相反的修法。
读失效时的使用年限
成簇出现在保修期到期之前是耐久性。出现在到期之后，是一场你反正都会有的对话，而且不带索赔。
找出安装商模式
一种集中在某一家经销商所做工作上的失效，是培训问题，不是工程问题。总数永远显示不出来。
把风险敞口外推到现场
这个模式对仍在保修期内的单位意味着什么，以及如果什么都不改，它的代价是多少。
诚实地说明置信度
三条索赔不是一种模式，而报告会这么说，而不是去推销它。
不作任何召回决定
它会立即上报一个安全信号，并且不作任何形式的安全判定。

这会改变什么

这会如何改变你的一周

它接手的工作: 把保修索赔当成工程数据来读，而不是当成一条成本科目。
目前由谁完成: 没有人。索赔躺在一个财务系统里，由批准付款的那个人编码。
多久一次: 从不，而这正是缺陷是被召回发现的原因。
通常的人工投入: 每一种失效模式都要与批次、气候、安装商和使用年限交叉来看。

为什么偏偏是制造业。那个模式从来不在总数里——它在交叉点上。集中在一个批次是制造问题；横跨批次却集中在高温下是设计问题。同样的失效，相反的修法。

无人值守运行
由你或某个事件启动，然后自行完成。没有什么需要等人坐到工位前。
每一次都是同一标准
第两百件与第一件用同一把尺子衡量。一致性正是人做不到长期保持的部分。
它无法自行采取行动
保修索赔分析代理没有任何发送、支出或承诺的途径。正是这个限制，让依据它的输出行动是安全的。

运行方式

该智能体通过 PROMIVO 运行时在服务器端运行。每次运行都会逐步记录，每次工具调用在执行前都会进行权限检查。

1输入按智能体的输入结构进行校验
2模型claude-opus-5，并自动回退
3工具extract_structured_data
4权限自动执行 READ 级操作；更高的等待你批准
5输出符合输出结构的结构化结果
6日志记录 token、耗时和每一个步骤

演示

演示数据Illustrative sample output, abridged.

输入

{
  "claims": [],
  "period": "2025–2026",
  "currency": "USD",
  "minimumSample": 12,
  "warrantyMonths": 24
}

输出

{
  "emerging": [
    "A connector fault has risen across three consecutive quarters and is concentrated in units still being manufactured. Cheapest to fix today."
  ],
  "escalate": true,
  "patterns": [
    {
      "claims": 141,
      "evidence": "Confined to eight consecutive batches across all regions and all installers. A design fault would not stop at a batch boundary.",
      "confidence": "high",
      "failureMode": "Seal degradation at the pump housing",
      "failureRate": 4.2,
      "likelyCause": "manufacturing",
      "unitsBehind": 3360,
      "baselineRate": 0.6,
      "concentration": "Batches 2411–2418 only. Absent from every batch before and after.",
      "competingExplanations": "A component supplier change in that window would produce the same signature. Worth checking before anything else."
    },
    {
      "claims": 88,
      "evidence": "Spread evenly across every batch and installer, concentrated entirely by climate. A production fix would not touch this.",
      "confidence": "high",
      "failureMode": "Display delamination",
      "failureRate": 2.8,
      "likelyCause": "design",
      "unitsBehind": 3140,
      "baselineRate": 0.25,
      "concentration": "All batches, but 11x the rate in regions above 35°C.",
      "competingExplanations": "None the data supports."
    }
  ],
  "disclaimer": "An analysis of your own claims data. No claim has been approved, rejected or altered, nobody has been contacted, no safety determination has been made, and nothing here recommends or rules out a recall or field campaign.",
  "ageAtFailure": [
    "Seal failures cluster at 19–23 months, just inside a 24-month warranty. That is durability, and the claims stop at expiry rather than the failures stopping."
  ],
  "escalationReason": "A pattern at 7x baseline is concentrated in units still being manufactured, and projected exposure of 1.24m exceeds the warranty reserve.",
  "projectedExposure": {
    "basis": "Observed rate applied to units still in warranty sharing each pattern's characteristics.",
    "unitsAtRisk": 8900,
    "projectedCost": 1240000
  },
  "tooSmallToConclude": [
    "Four clusters of 3–7 claims each. Reported as such rather than ranked as findings."
  ]
}

使用条件

集成

无需集成。

开始之前

保修索赔，含失效模式、日期与成本
产品、批次或序列号数据，以及销售日期
地区或安装商，如果你有记录的话
各批次的销量，用于计算发生率
需要全量访问套餐或更高

使用场景

月度质量复核

按批次、地区、安装商和使用年限看模式。

一次新品上市之后

早期的现场信号，趁一次产线修正还来得及。

供应商质量争议

这个模式指向的是一个零部件，还是一道装配工序。

保修计提

从数据里已经看得见的模式推算出的风险敞口。

价格

全量访问

通过您的 PROMIVO 订阅按月计费，可随时取消。

运行会消耗您套餐中的智能体执行次数与 token 额度。参见套餐限额

常见问题

它会决定是否召回吗？

不会，而且它绝不能。召回是一项安全、法律和监管决定。凡是某个模式提示存在安全问题，它会停下并立即上报，而不对风险作任何定性。

它会批准或拒绝索赔吗？

不会。它从不触碰任何单独一条索赔。它读的是整体，找的是模式。

它需要多少条索赔？

它按模式报告置信度，并在一个簇小到无法得出任何结论时直说。把一个三条索赔的模式当成一条发现来呈现，正是昂贵的假警报开始的方式。

评价

客户运行过该智能体后，评价功能将开放。

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告诉我们要改什么，我们的团队会为您的业务规划一个定制版本。

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