4个AI子Agent并行查询——刑侦案底、网安信令、治安人口、视图库四类数据源同步启动，主调度官汇总研判、交叉验证，1分钟出Word联动报告。
刑侦案底在A系统、网安信令在B平台、治安人口在C库、视图轨迹在D端——每个数据源对应一套独立的登录权限、查询界面和导出格式。民警手动登录5个系统、各自查询、抄表汇总，传统研判平均3天才出结论。
刑侦案底在A系统、网安信令在B平台、治安人口在C库、视图轨迹在D端。每个系统独立的账号密码、查询界面、导出格式。民警跑一圈下来，半天过去了。
跨系统查询耗时数小时4个系统的数据各自导出Excel，民警手动对比、关联、去重。张三在刑侦库的案底和李四在网安库的信令记录是不是同一个人？没人帮你自动关联。
跨警种关联依赖人工数据收集半天、整理关联半天、开会讨论半天、写报告又半天。等研判结论出来，最佳侦查窗口可能已经错过了。跨警种数据协同不是技术问题——是效率问题。
研判延迟影响破案时效不是让民警逐个登录系统——而是4个AI Agent同时查询刑侦案底、网安信令、治安人口、视图库四类数据源，各自返回结构化结果。主调度官Agent汇总所有数据，自动交叉校验矛盾点，生成Word研判报告。让民警从"数据搬运工"回归"侦查决策者"。
民警用自然语言输入案件摘要："5月1日XX区盗窃案，嫌疑人男性，身高175左右，有纹身"。系统自动理解意图、拆解侦查方向，将查询任务分派给4个专业子Agent。
Agent A查刑侦案底（是否有前科匹配）、Agent B查网安信令（案发时段通讯记录）、Agent C查治安人口（身份与居住信息）、Agent D查视图库（轨迹与影像记录）。四路并行，各自独立查询，互不阻塞。
主调度官Agent汇总四路返回数据，自动交叉验证矛盾点，流式输出综合研判报告。报告包含嫌疑人画像、证据链梳理、风险点标注、行动建议。一键导出Word，直接入卷宗，零二次编辑。
以下演示基于真实案件场景：从案情输入到4个子Agent并行查询四类数据源，再到主Agent汇总研判、Word报告下载——完整展示多Agent协同研判的全过程。
民警输入案情摘要后，主Agent自动将查询任务分派给4个子Agent。Agent A查刑侦案底（是否有同类前科人员匹配）、Agent B查网安信令（案发时段周边基站通讯记录）、Agent C查治安人口（嫌疑人身份、居住地、同住人）、Agent D查视图库（案发地周边影像轨迹）。四路数据并行返回后，主Agent汇总交叉对比，生成综合研判报告。流式输出完成后，一键导出Word文档。
通用AI只能单模型串行回答，传统人工研判需要逐个登录5个系统手动汇总——天溥以4个AI子Agent并行查询四类数据源+主Agent自动汇总校验，填补了跨警种协同空白。
| 维度 | 通用 AI 厂商 | 天溥科技 |
|---|---|---|
| 查询模式 | 单模型逐个维度串行回答 | 4 个 AI 子 Agent 并行查询四类数据源，同步返回、自动汇总 |
| 协同机制 | 无跨数据源协同——一次查一个系统 | 子Agent独立查询 → 主Agent汇总交叉验证，矛盾结论实时标红 |
| 输入方式 | 需要精心设计 Prompt 分步引导 | 民警用自然语言一句话描述案情，系统自动拆解分派到4个子Agent |
| 输出物 | 单一视角结论，需人工二次整理 | 四路数据交叉验证 + Word研判报告一键导出，直接入卷宗 |
| 部署 | 依赖云端推理，案件数据上传外部服务器 | 全本地部署，所有推理在公安内网完成，数据零出境 |
从一起真实案件开始，体验4个AI子Agent如何并行查询跨警种数据、3分钟出Word联动报告。
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