AI理解您的工程领域
Vector将AI应用于能够带来真正工程进步的领域，直接融入定义系统构建、验证、运行和更新方式的工作流程之中。
通过整合领域专业知识、工程数据和Vector工具，AI已成为开发环境中不可或缺的一部分，将专业知识转化为可衡量且可控的成果。
为什么工程领域需要一种不同类型的AI
AI可以加快工作进度。但在复杂且对安全要求极高的环境中，仅靠速度是不够的。很多时候，结果缺乏上下文背景，工具彼此割裂，且结果难以追溯或复现。
在某些情况下，输出结果看似合理，却无法验证，甚至完全错误。正因如此，Vector采取不同的方法。我们专门为工程领域打造AI，使其能够理解具体情境，融入流程，并确保在每个步骤中，结果都可追溯且始终处于人类的控制之下。
适用于真实工程环境的AI
Vector AI将智能直接融入工程工作流程，将领域专业知识、数据和工具整合到一个可控且高效的系统中。该系统专为复杂且安全关键型环境设计，确保AI能够支持真正的工程工作，而非孤立的自动化。
实践中的收获
- 借助AI支持的分析和探索，加快决策速度
- 借助熟悉工具中的引导式自动化，减少人工操作
- 结果可靠，且始终可审查、可验证
- 完全灵活，不受供应商锁定限制
如何确保其可控且可靠
- 透明且可追溯的结果，支持合规与治理
- 人在环中（Human-in-the-loop）和人在环上（Human-on-the-loop）的运行模式
- 在工程工作流中对AI生成的输出结果进行持续验证
- 可扩展地集成到现有工具和开发环境中
Vector如何应用AI
Vector基于四项原则应用AI，以确保其在真实的工程环境中有效运行。
领域专业知识
凭借超过35年的嵌入式领域专业经验，Vector对嵌入式技术、数据和工作流程有着深入的理解，这为打造实用且高效的AI支持解决方案奠定基础。
架构自主权
一种模块化、自由组合的方法，从单个MCP工具到交钥匙解决方案，可为您提供完全的灵活性，保持互操作性，并通过与大型语言模型（LLM）无关的架构避免供应商锁定。
工作流治理
通过可观测性与可审查性、遵循HITL/HOTL原则，以及在严格的代理反馈循环中对AI生成的结果进行持续验证，确保AI始终处于可控且可靠的状态。
运行效率
Vector为每个工作流配备合适的AI功能，既优化解决方案的实现速度，又优化成果的成本效益，从而能够有针对性且高效地部署AI。
从工程背景到智能工作流
Vector AI将工程背景与实际执行相结合，确保AI在真实的开发环境中既实用又可控。
让上下文更易于访问
Vector使AI能够在真实的工程环境中理解并采取行动。通过检索增强生成（RAG）技术，标准和项目背景等工程知识得以被调用。
工具功能通过MCP及相关接口向AI开放，从而使基于大型语言模型（LLM）的系统能够安全地调用Vector的功能。工作流层可在客户特定环境中实现协调管理，同时保留在模型、框架和架构方面的选择自由。
将AI嵌入工作流程
Vector将AI直接融入工程师的工作场景。通过助手、引导式交互和嵌入式支持，AI被整合到Vector工具中。
工程师可以在命令行界面、脚本、IDE集成、向导和集成助手等熟悉的环境中使用AI。
启用受控执行
闭环验证机制通过允许AI对系统进行探索、调整和验证，同时由人类进行监督、审查和批准，从而确保结果的可靠性。
这确保AI在既定边界内运行，其结果始终保持透明、可追溯，并与实际工程需求保持一致。
实现可靠的结果
其结果是一个互联的工作流，其中AI在整个系统中支持执行、验证和分析。
所有步骤均可追溯、可审查，并符合工程和合规要求，从而在不失控的情况下加快进度。
Vector AI在哪些方面产生可衡量的影响
Vector AI在软件定义系统最需要的地方创造价值，使团队能够在不失去控制的情况下加快发展步伐。
- 通过加快开发和验证速度来缩短发布周期，同时不影响安全性和合规性
- 工程师始终掌握控制权，AI协助执行，同时决策责任明确
- 结果可靠，且可追溯、可审查和可验证
- 通过模块化集成实现自由选择，该集成可适应您的架构，且不存在供应商锁定
- 设计之初即确保数据主权，保障您的数据始终处于您的控制之下
Vector AI能够以契合您战略的方式加以应用，既可以作为可供AI调用的构建模块，用以编排自身流程，也可以直接嵌入工作流之中。
这使您能够循序渐进地扩展AI应用，从单个用例到完全集成的开发环境。
AI在实际工程工作流中的运作原理
上下文
Vector AI在一个受控的工程环境中运行，该环境已明确需求、架构和约束条件（例如来自PREEvision的信息），并将其与用于测试设计、执行和分析的工具链相连接。
系统严格执行可追溯性、可审查性和合规性等治理原则，同时通过人工监督确保与实际工程流程保持一致。
请求
该工作流通过自然语言请求启动，例如通过对话界面输入“为需求编写测试用例并运行它们”。
该请求将触发意图识别、上下文检索以及所需工作流步骤的协调执行。
AI驱动的执行
AI智能体会结合上下文解读请求，将其分解为结构化的工程任务，并协调整个工具链的执行。
可复用的技能涵盖上下文分析、测试生成、执行配置和结果评估，从而确保执行过程的一致性并符合工程规范。
执行通过PREEvision、vTESTstudio、CANoe和vVIRTUALtarget等集成工具完成。这些工具以可追溯且工具集成的方式获取上下文、生成测试、执行测试并分析结果。
该工作流还可以触发外部系统，例如报告、工单和通知服务，从而将执行扩展为端到端的流程集成。
最终形成一个从请求到执行、分析及后续跟进的连贯工作流。所有步骤均可追溯、可审查，并符合实际的工程和合规要求。
Vector AI在实践中的应用
