电池SOC/SOH仿真算法、整车控制器嵌入式代码、车主端数字化应用开发，涉及多语言、多仿真工具、多硬件平台协同，传统云端AI编码工具存在代码泄密、算力成本高、离线无法工作等缺陷。本文归属端侧AI创新赛道，以本地万亿大模型私有化部署、RAG本地知识库、模型量化NPU加速三大AMD端侧核心技术为基础，从理论层面完整推演一套面向新能源汽车新型电控研发、配套社会应用程序的本地AI开发全流程方案，具备完整技

本文将以构建一个企业知识库问答智能体为例，完整演示从智能体创建、知识库构建、提示词调优到多智能体协作的全流程，并结合 MCP 服务接入实现能力扩展，为开发者提供可复用的实践方案。本次实践基于 ModelEngine 平台，成功构建了一个可落地的企业政策问答智能体，验证了平台在智能体开发、可视化编排、多智能体协作等方面的能力。我们将智能体命名为“企业政策问答助手”，选择 GPT-4o 作为大模型，并