Lovrabet 产品演示视频合集
01 DBAgent
面对缺少文档、结构复杂的存量系统，团队往往要花大量时间梳理数据库和业务关系，改造前还担心影响现网。DBAgent 从现有数据结构中还原业务对象、关联和规则，不必先推翻旧系统，就能缩短系统摸底周期，让存量数据逐步成为 AI 可理解、可调用的业务资产。下方视频展示完整过程。
02 云Agent-高管问数
管理层临时追问经营数据时，传统方式常常要等业务、数据和 IT 多方汇总，答案出来时决策窗口已经过去。云 Agent 让管理者用自然语言直接查询权限范围内的数据，并保留结果来源，让经营问题更快得到可信回答，减少报表等待和反复核对。下方视频展示完整过程。
03 数据批量回写
批量回写通常依赖 Excel 导入、人工录入或临时脚本，数据量一大就容易错填、漏填，事后也难追踪。AI 可以先整理和校验数据，再按业务规则批量写回系统，把人工工作收敛到关键确认点，兼顾执行效率、准确性和可追溯性。下方视频展示完整过程。
04 业务人员生成个性页面
业务部门经常只需要一个贴合当前场景的小页面，却要进入完整的需求、排期和开发流程；变化越快，等待成本越高。业务人员可以直接描述要处理的对象和操作方式，快速形成专属页面；IT 继续掌控数据、权限和发布规范，从而降低个性化需求的交付成本。下方视频展示完整过程。
05 生成智能列表页面
在企业系统中，数据列表页（顶部是搜索框、中间是表格、下面是翻页，然后有导入和导出，各种操作按钮等）占比超过 55%，而传统列表页往往存在几个典型问题：
- 往往只能展示固定字段，业务一旦需要新的筛选、汇总或操作，就要再次找开发修改。
- 这类页面开发费时费力，需求沟通、测试和反复迭代占用大量时间，不同团队交付的使用体验也容易不一致。
起手就是大厂级水平
过去往往只有大厂投入大量产品、设计和研发资源，才能把批量操作、数据导出、权限控制、个性化列、视图复用、无跳转编辑、详情抽屉预览、国际化等专业能力做完整。
因此，Lovrabet 将 20+ 项专业 B 端能力做成可快速生成、可持续升级的默认标配。企业可以围绕真实业务对象，快速获得具备查询、筛选和操作能力的智能列表，无需为每个页面重复设计、开发和测试。一线人员获得一致、高效的 AI-Native 业务操作体验，IT 团队则可以把精力投入真正有差异的业务逻辑。下方视频展示完整过程。
业务人员不必记字段和筛选条件，直接用自然语言描述要找的数据，就能完成智能查询。
06 让Workbuddy具备链接企业私有数据的能力
很多企业、员工已经在使用Workbuddy、TraeWork、ChatGPT甚至企业自研的通用Agent客户端。Lovrabet提供了强大的CLI体系，可以在绝大多数Agent客户端访问业务系统数据，完成业务流程，让AI交付结果，并能跟Workbuddy等本地文件读取、生态链接等功能打通，让企业更高效。
07 在任意 AI Coding Agent中 开发
开发团队的大量时间耗在理解平台规范、查找接口和搭建重复框架上，真正用于业务创新的精力被压缩。将企业的数据模型、接口能力和研发规范带入 Codex 后，AI 能在正确上下文中辅助开发，缩短从需求到可运行功能的路径，同时减少不同项目之间的实现偏差。下方视频展示完整过程。