今日已投入生产环境
90+
Alora 智能体工具，可读可写
1,000+
农艺规则，每日评估
28
地理空间执行类型
19
界面语言
Mobile、Web、API
交付渠道
收购方在第一天获得什么
不是概念演示。Xsupra 作为可运行的 AI 农场操作系统交付：agent、execution engine、rules、data adapters、Mobile、Web 和 Admin。
收购论点
- 在不启动多年建设项目的前提下，为现有农艺或农机产品组合加入 AI advisory 能力。
- 将自有的田块、产品和种植者数据转化为地图、文档、任务和每日建议。
- 保留买方的核心系统。Xsupra 通过 externalId、APIs、service roles 和标准地理空间格式与其对接。
- 随着时间推移，掌握自主农机、无人机和机器人系统的 control plane，并以已经生成田间作业的 execution pipeline 为基础。
集成模型
保留现有系统。在决策和行动生成的位置插入 Xsupra intelligence layer。
买方系统和数据
CRM、农场管理平台、产品目录、田块边界、土壤实验室、农机数据
通过 externalId 和标准格式映射，而不是替换 system of record
Xsupra intelligence layer
Alora agent、rules engine、YME-Dask 地理空间执行、VRA 和 soil pipelines
建议、风险评分、田块地图、合规文档和行动提案
买方产品和渠道
现有 Mobile app、Web portal、dealer tools、农艺顾问流程
嵌入式 Alora、white-label screens、API access、品牌化顾问体验
田间行动和结果
GeoJSON、GeoTIFF、Shapefiles、ISOXML、CSV、JSON、PDF、田间日志写入
机器可用的施用量、scouting records、文档、任务和 audit trail
第一天交付的内容
Alora agent
LangGraph orchestration、90+ tools、多模态照片和语音、多语言 UX、memory 和 audit logs。
地理空间 engine
用于植被、地形、纹理、土壤地图、采样区、可通行性和 VRA 的 YME-Dask pipeline。
规则和合规
1,000+ YAML 农艺规则、每日评估、AI rule generation、德国 DüV/GLÖZ 和 BVL 查询。
产品和运营
Mobile app、Web platform、Admin/Analytics console、background jobs、Redis/Celery workers 和 API gateways。
收购后的前 90 天
第 1-2 周
通过 externalId bridge 映射用户、田块和公司；连接 service accounts 和 API-Keys。
第 3-4 周
导入买方的农艺和产品数据；决定种植者、顾问和经销商可使用哪些 tools。
第 5-8 周
将 Alora 嵌入一个旗舰 workflow：田间顾问、VRA、scouting、documentation 或 dealer support。
第 9-12 周
与选定农场试点 machine-ready outputs 和 audit logs，然后通过买方渠道扩展。
价值杠杆
缩短 AI roadmap
收购一个可运行的 agronomic agent 和 execution engine，而不是为研究项目配置团队。
货币化自有数据
将现有产品、田块和种植者数据转化为建议和行动。
掌握 farm OS
控制田块数据、顾问 workflows 和机器执行之间的决策层。
为自主化做准备
将当前的 VRA、地图、scouting 和 task pipeline 用作机器人和无人机的 control plane。
尽职调查技术附录
APIs
LoopBack REST gateway，包含 160+ AI routes，并配套 NestJS execution service。
Auth model
JWT、API-Keys、service roles、admin/app/model/artint roles 和 request-user isolation。
数据格式
GeoJSON、GeoTIFF、Shapefiles、ISOXML、JSON、CSV、PDF 和 signed asset URLs。
Execution pipeline
BullMQ 和 Redis 将 jobs 排队到 YME-Dask；结果通过 typed handlers 和 Azure Storage 返回。
Rules engine
YAML rules、每日评估、从文档或 URLs 生成 AI rules、EPPO validation。
运营
Mobile、Web、Admin/Analytics、Celery background jobs、tool audit 和 model logs。
假设买方示例：一家作物投入品、农机或 farm-software 公司保留其核心平台，将自有数据连接到 Xsupra，并通过现有种植者渠道交付田间行动。
四层架构，一个智能核心
Alora 居于中心。围绕它的四层架构，把原始田间信号转化为决策与行动。
Alora，智能体核心
由 LangGraph 编排的智能体，拥有 90 多个工具、专业子智能体、长期记忆和一道防护层。多模态、多语言。
感知
卫星（Sentinel-2 和 Sentinel-1）、地形、土壤、天气、照片视觉以及您的地块记录，统一归并到一个模型中。
决策
由 1,000 多条农艺规则构成的规则引擎、卫星与土壤机器学习以及 VRA 逻辑，每天为每块地评分。
执行
变量施用地图、土壤与采样地图、合规文档、台账记录和任务，自动生成并回写。
对话
移动端和网页端的聊天、语音和照片。Alora 用用户的语言作答并完成工作，而不只是空谈。
Alora 不只是聊天机器人
一个能在整个作业中读写的、真正干活的农艺智能体。
LangGraph 编排
一个带状态的智能体图，配有面向农艺、评估、文档和研究的专业子智能体。
模型灵活
如今运行在 Google Gemini 上，并配有面向 OpenAI 和 Anthropic 的适配器。不绑定单一供应商。
多模态
拍下害虫或症状即可诊断，或用语音代替打字。视觉与语音都是一等能力。
多语言
用用户的母语作答，并配有本地化的作物和农艺词汇。
记忆与审计
长期用户记忆和对话摘要，外加完整的工具与模型审计日志。
在后台运行
繁重的请求在 Celery 和 Redis 流水线上运行，即便应用已关闭也能完成。
与任何系统、任何数据集成
以 API 优先为设计理念。带上您的身份标识、地块和数据格式，Xsupra 会与之对接。
API 优先网关
一个具备 160 多条 AI 路由的 REST 网关，以及一个独立的执行服务，两者均采用 JWT 和 API 密钥认证并支持基于角色的访问。
用您的 ID，而非我们的
每个用户、地块和公司都带有外部 ID，因此您的系统仍是事实来源，并能干净地对接到 Xsupra。
标准格式
面向终端的 GeoJSON、GeoTIFF、Shapefile 和 ISO 11783-10 ISOXML，以及 JSON、CSV 和 PDF 的导入导出。
带上您的数据
从 PostgreSQL、文件上传以及 EPPO 和 BVL 等登记库中导入地块几何、土壤实验室数据、产量和文档。
教会它您的农艺
规则生成流水线可将任何文档或网址转化为经验证的农艺规则，上线前都会经过审核。
生命周期钩子
经过认证的钩子端点会在您的核心系统中创建、变更或删除地块时，使 Xsupra 保持同步。
护城河在于集成
每个部件都在某处存在。但鲜有人将它们连为一体并真正交付。
农艺加 AI
1,000 多条精选规则和一条地理空间机器学习流水线为智能体供能，因此答案有据可依，而非泛泛而谈。
数据加行动
同一平台既感知地块，又回写地图、文档和任务。洞察与执行在同一闭环中完成。
为欧盟而构建
符合德国 DüV 和 GLÖZ 要求，支持 BVL 植保查询，开箱即支持 19 种语言。
