产品架构
三层设计，轻量接入，深度理解
CLI 工具层
每个数据源 = 一个 CLI 工具。标准化接口，即插即用。新增数据源无需 ETL 管道，写一个 CLI 即可接入。
Skills 层
将行业专家的判断逻辑编码为可复用的 Skills。换行业 = 换一套 Skills，核心引擎不变。
Agent 层
理解用户意图，调用工具获取数据，选择 Skills 分析，支持多轮对话、追问澄清、主动建议。
企业已验证的 AI 决策场景
这些场景已在国内头部企业落地，并产出可量化的降本增效结果 — Optima Pulse 将同样的能力带给成长型企业
库存与供应链决策
接入库存、销售、物流数据，实时输出补货建议、断货预警、供应链优化方案。从被动响应到数据驱动的主动决策。
自然语言数据查询与决策
用自然语言直接查询企业数据，自动归因分析、生成报告，将数据洞察从"天级"缩短到"秒级"。
营销与运营优化
将营销数据、用户行为、运营指标接入 Agent，自动分析效果、优化策略、生成内容。从经验驱动到数据驱动的精准运营。
企业级智能决策中枢
部署跨部门的 Agent 网络，将行业知识编码为可复用的决策模型。从单点工具到企业级智能中枢。
像和专家对话一样使用数据
不只是返回数据，而是理解业务语境、给建议、能追问、能设置后续动作
上周哪个 SKU 退货率最高？
运动鞋 SKU-2031，退货率 12.3%，主要原因是尺码偏小（占退货原因 68%）。 建议：在商品页增加"偏小半码"的提示，参考 SKU-1892 做过类似调整后退货率降了 40%。
跟供应商聊过了，他们说下一批会调整楦型。那我现在库存还够卖多久？
按过去 7 天日均销量 43 双，当前库存 312 双，还能卖 7.3 天。 但如果退货率降到正常水平（~5%），净销量会提升，大概 6 天就会断货。 要不要现在下补货单？
先别，等新批次到了再说。帮我盯着，库存低于 100 双提醒我。
好的，已设置库存预警：SKU-2031 低于 100 双时通知你。
为什么选择 Optima Pulse
与传统工具的根本区别
vs 传统 BI
帆软 / Tableau / Power BI
- ✓不需要数据工程师建模和维护
- ✓不需要学习复杂的工具操作
- ✓输出"建议"而非"图表"
vs 通用 AI
ChatGPT / Claude / 文心一言
- ✓直连企业真实数据，非基于粘贴信息
- ✓内置行业 Skills，无需自己写 Prompt
- ✓能设置预警和后续动作
vs Chat BI
FineChatBI / Smartbi / 数势
- ✓轻量接入（CLI 工具，非 ETL 管道）
- ✓决策导向而非数据展示导向
- ✓垂直行业深度（电商 Skills）
已投产的商业系统
Optima Pulse 不是 PPT 产品。团队已构建并运营完整的 AI 电商系统，具备从数据到决策的端到端交付能力。
香港科技大学科研背书
核心团队来自香港科技大学 iSING Lab（计算机科学与工程系），专注大规模 AI 系统、数据中心网络与机器学习系统研究。