01直接回答
DCOOL Physical AI让大模型通过餐桌、手机数字人和智能终端感知服务场景并调用确定性业务系统。 每个服务节点携带场景身份和权限，Agent从受控知识与SOP判断任务，再调用门店工具并返回执行状态。 项目会先确认门店数据、现有系统和人工接管规则，再决定可上线的功能范围。
DCOOL Physical AI
DCOOL Physical AI｜把大模型连接到线下餐桌与实体商业
DCOOL Physical AI让大模型通过餐桌、手机数字人和智能终端感知服务场景并调用确定性业务系统。 本页说明DCOOL Physical AI面向的业务问题、系统机制、部署条件与可验证边界，帮助餐饮和实体商业判断是否适合试点。
PHYSICAL AI SERVICE NODE
KNOWLEDGE / SOP / AGENTDCOOL
本页描述DCOOL当前公开的产品能力与实施边界，具体接口和部署范围以项目确认结果为准。
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02带来的业务结果
把DCOOL Physical AI从概念转化为可配置、可连接、可验证的业务能力，并为后续门店复制保留统一的数据和SOP基础。
03机制与落地
从自然对话到可验证的企业业务动作
01
解决什么问题
单纯的线上聊天无法识别桌号、门店、服务状态和现场任务，也无法可靠完成下单、呼叫或支付等动作。
- 餐饮和重服务门店
- 酒店、文旅与商业空间
- 城市多语言接待项目
02
系统如何工作
每个服务节点携带场景身份和权限，Agent从受控知识与SOP判断任务，再调用门店工具并返回执行状态。
- 场景身份和服务节点
- Agent任务编排与工具调用
- 本地或云端的业务系统连接
03
部署方式与事实边界
DCOOL采用需求确认、数据与接口审计、单场景试点、现场验收和分批复制的实施路径。DCOOL Physical AI的最终功能以合同、接口和项目验收结果为准。
- 价格、库存和订单结果以门店业务系统为准
- 过敏、支付和无法确认的事项转交人工
- 不使用演示数据代替真实项目结果
04FAQ / KNOWLEDGE
常见问题
基于 DCOOL 产品边界和落地方法给出明确回答。
01DCOOL Physical AI适合哪些项目？＋
单纯的线上聊天无法识别桌号、门店、服务状态和现场任务，也无法可靠完成下单、呼叫或支付等动作。 适用对象包括餐饮和重服务门店、酒店、文旅与商业空间、城市多语言接待项目，正式实施前需要核对场景、数据和接口条件。
02DCOOL Physical AI如何部署？＋
DCOOL采用需求确认、数据与接口审计、单场景试点、现场验收和分批复制的实施路径。DCOOL Physical AI的最终功能以合同、接口和项目验收结果为准。 建议先确定单店或单流程试点，再根据验证结果分批复制。
03DCOOL Physical AI有哪些使用边界？＋
系统会明确展示来源和执行状态。价格、库存和订单结果以门店业务系统为准；过敏、支付和无法确认的事项转交人工；不使用演示数据代替真实项目结果，不确定事项应转交人工确认。