近期，越来越多的企业开始采用WorkBuddy这类的AI办公工作台来开展日常的AI相关业务，比如编写脚本、调用工具、编排多步任务等。然而，从系统架构的角度看，WorkBuddy本质上是一个面向单次执行的“编排与执行层”：其知识零散沉淀在对话历史中，缺乏持久化的知识库；同时，智能体缺少集中管理与版本化能力。在实际落地层面，WorkBuddy难以独立支撑企业级、可治理的AI应用场景。
MaxKB是飞致云开源的企业级智能体平台，提供知识库管理（文档入库、智能分段、向量化）、智能体搭建（SIMPLE与WORK_FLOW双类型）、对话引擎及使用统计等核心能力。将MaxKB作为“大脑与SOP承载层”与WorkBuddy的“编排与执行层”对接，二者能够形成很好的互补，即WorkBuddy负责本地执行与多系统编排，MaxKB负责知识沉淀与智能体治理，共同构建完整的AI智能体运营闭环。
一、联合方案架构概览
“WorkBuddy+MaxKB”AI智能体联合运营方案的系统架构分为三层：
■ WorkBuddy能力层（上层）：包含文档同步、智能体创建、智能问答以及报表生成四大自动化能力模块，负责接收用户的自然语言指令，将意图转化为对下层API的有序调用序列，并且在必要时协调外部系统；
■ MaxKB v2服务层（中间层）：作为整个方案的核心引擎，提供知识库CRUD、智能体管理（SIMPLE与WORK_FLOW双类型）、流式对话、使用统计以及会话日志等全套能力。所有上层的自动化动作最终都收敛于这一层的RESTful接口调用，确保了能力的一致性与可审计性；
■ 外部系统层（底层）：可以根据具体业务场景按需集成钉钉审批系统（用于共享知识库的合规闸控）、HTML/Chart.js可视化渲染引擎（用于智能问数的交互式图表呈现）等外部系统。
▲图1 “WorkBuddy+MaxKB”AI智能体联合运营方案架构
WorkBuddy与MaxKB按照联合架构设计深度对接，可以将AI智能体使用从“手动操作的后台系统”升级为“自然语言驱动的自动化工作台”。
表1 MaxKB原生模式与WorkBuddy自动化模式能力对比
二、联合方案系统能力
“WorkBuddy+MaxKB”的组合可以构建自动化的AI智能体运营闭环，实现自动同步文档至知识库、自动创建智能体、智能查询与问答、智能输出报表等任务。
1. 自动同步文档至知识库
WorkBuddy可直接将本地Markdown、DOCX、PDF、TXT等格式一键同步到MaxKB知识库，彻底省去手动登录后台、逐一上传、等待处理的繁琐流程。针对不同性质的内容可以走两条差异化的同步链路，具体可参见表2（知识库同步场景说明）。
表2 知识库同步场景说明
▲图2 知识库同步流程架构图
根据文档性质和审批要求，知识库同步流程分为以下两种典型场景：
■ 个人知识库直写：该流程面向个人工作场景，用户通过WorkBuddy控制台上传文档，系统直接调用MaxKB的文档上传与智能分段接口，完成向量化入库；
■ 共享知识库审批链路：该流程面向团队协作场景，当用户向共享知识库提交文档时，WorkBuddy首先调用MaxKB的提交接口生成待审批条目，随后自动触发钉钉（企微/飞书）审批流，审批单包含文档摘要、提交人等关键信息。审批通过后，钉钉回调通知WorkBuddy，再由其调用MaxKB的写入接口完成最终入库。
2. 自动创建智能体
基于对MaxKB智能体创建API的深度封装，WorkBuddy支持通过命令行一键创建SIMPLE（普通型）和WORK_FLOW（工作流型）两种类型的智能体，两者的能力对比如下表所示：
表3 SIMPLE智能体和WORK_FLOW智能体的能力对比
除了基础能力外，“WorkBuddy+MaxKB”联合实现的智能体自动创建过程还支持以下配置：
■ 模型绑定：从MaxKB模型列表中选择最优模型或指定模型（通过GET /admin/api/workspace/{ws}/model获取）
■ 知识库关联：支持绑定已有知识库
■ 目录归类：将智能体放入指定目录节点
■ 清理能力：支持删除指定智能体
用户发布创建任务，指定名称、类型（SIMPLE/WORK_FLOW）、模型、知识库等信息。创建成功后，智能体自动显示在MaxKB的目录管理界面中，用户可进入配置页面，自由查看、调试AI生成的工作流。
▲图3 WORK_FLOW工作流智能体创建结果
▲图4 通过WorkBuddy驱动AI在MaxKB中生成的工作流界面
3. 智能查询与问答
以往MaxKB的每个智能体各占一个URL，用户得逐一记忆、来回切换，体验相对割裂。借助WorkBuddy，可以将它们收敛为单一的对话入口，实现一句自然语言即可自动选型应答，彻底告别“记网址、找智能体”的繁琐流程。智能路由负责自动匹配最合适的智能体，常规对话满足纯文本问答场景，文件上传对话则支持带文档附件的深度解析需求。
■ 智能路由：系统首先列出所有已发布的智能体及其描述，结合用户提问的语义特征，自动匹配最相关的智能体并发起对话。
■ 常规对话：用户指定智能体进行回答。
■ 文件上传对话：用户指定智能体并上传文件，MaxKB通过OSS接口完成存储，智能体自动解析后回复。
表4 文件上传接口说明
■ 智能问数+WorkBuddy可视化出图：对于“智能问数”这样的高频刚需场景，直接使用MaxKB的智能问数智能体存在两个明显短板：一是图表样式固定且视觉效果有限，二是输出为静态图片无法交互。现在，通过“WorkBuddy+MaxKB”的能力叠加，让WorkBuddy在接收JSON数据后，自动判断最适合的图表类型（折线图、柱状图、饼图等），然后调用Chart.js生成交互式HTML页面即可。用户可以在图表上进行悬停查看精确数值、缩放时间范围、筛选数据系列等操作，体验远优于传统的静态截图。
▲图5 “智能问数+WorkBuddy”可视化出图流程
▲图6 智能问数+图表渲染效果
4. 智能出报表：多维度使用统计
对于管理者和运营者而言，了解各智能体的实际使用情况是持续优化运营的重要依据。WorkBuddy通过一套自动化的数据采集与报表生成管线，实现了从MaxKB拉取原始统计数据到产出可视化看板的全流程无人值守运行。
▲图7 “WorkBuddy+MaxKB”多维度使用统计采集链路
表5 报表维度与输出格式
表6 关键指标及说明
基于上述维度和指标，WorkBuddy自动生成一份交互式HTML报表看板，将智能体使用的统计数据以图表和卡片形式直观呈现，管理者可一站式掌握各智能体的实际运营情况。
▲图8 智能体使用情况HTML报表看板
三、总结
WorkBuddy与MaxKB深度对接后，形成了一条完整、可运行、可持续扩展的AI智能体自动化使用链路。MaxKB承担知识沉淀、智能体治理、对话引擎和数据统计等核心职能，WorkBuddy负责本地执行与多系统编排。二者通过标准API紧密配合，既弥补了WorkBuddy在持久化知识与集中治理上的不足，也解决了传统知识库平台在本地执行与多工具编排上的效率短板，真正形成互补闭环。