想把 AI 能力产品化
已经验证了模型能力，但缺少产品形态、交互设计、工程架构和上线经验。
FIT
这项服务适合谁？
Demo 只要能跑一次，产品要每天稳定工作。我们把评测、异常处理、权限和可观测性放在和模型选择同等重要的位置。
需要内部智能体
希望智能体真正查数据、调系统、走流程，而不是只在一个聊天框里回答问题。
已有原型，但不够稳定
回答时好时坏，缺少评测、日志和异常处理，无法放心交给真实用户。
OUTCOMES
你会得到什么
不是一堆功能，而是能进入业务、被度量、被接管的结果。
01
一个明确的智能体边界
定义它能做什么、不能做什么、何时调用工具、何时交给人，避免“万能助手”的幻觉。
02
一套可评测的质量体系
建立任务集、评分标准与回归测试，让每次模型、提示词或知识变更都可比较。
03
一组真正有用的工具与 Skill
把业务系统封装成安全、可复用的工具，处理鉴权、超时、重试和幂等。
04
一个可运营的生产系统
具备日志、追踪、成本监控、人工复核和灰度发布，能持续迭代而不是一次性上线。
DELIVERABLES
交付物清单
具体范围会按项目调整，但每一份交付物都有明确的验收方式。
用例规格与人机协作边界
智能体 / 工作流架构设计
RAG 知识库与检索策略
工具、API 与 Skill 集成
评测集、评分器与回归报告
生产部署、监控与运维文档
PROCESS
怎么交付
每个阶段都有可检查的产出，避免长时间没有反馈的黑箱项目。
01
界定
明确用户、任务、成功标准与失败代价，决定哪些环节由 AI 做、哪些必须由人确认。
02
架构
选择模型、检索、工具调用与编排方式，设计状态、权限、异常和成本边界。
03
构建
先做端到端薄切片，再逐步增加工具与知识；每个能力都配套评测和日志。
04
评测上线
用真实任务集回归，做灰度和人工复核，上线后持续监控质量、成本与延迟。
USE CASES
常见切入点
以下是典型场景，不是固定模板。真正的范围从你的流程开始。
研究与分析智能体
跨来源收集资料、提取证据、生成带引用的简报，支持人工审阅与追问。
销售运营助手
查询 CRM、准备客户简报、更新商机、生成跟进任务，减少手工切换。
文档处理流水线
解析合同、发票、报告等非结构化文档，抽取字段、校验规则并进入审批。
企业知识助手
基于权限检索内部知识，给出可追溯答案，无法确定时明确转人工。
STACK
工具与技术
工具服务于场景。我们保持技术中立，优先复用客户已有系统。
OpenAIAnthropicGeminiDeepSeekQwenLangGraphDifyn8nMCPpgvectorCloudflare WorkersPython
FAQ
常见问题
还有别的问题？直接发邮件，我们通常在一个工作日内回复。
智能体和普通聊天机器人有什么区别？
聊天机器人主要生成文本；智能体可以规划步骤、调用工具、读写业务系统并根据结果调整行动。能力更强，也意味着需要更严格的权限、评测和人工兜底。
怎么保证回答准确？
没有方法能保证 100% 准确。我们通过限定知识来源、要求引用、设置拒答条件、工具校验、人工复核和回归评测，把错误控制在可接受范围，并让错误可发现、可追溯。
我们的数据会被用于训练吗？
默认不把客户数据用于训练。具体取决于模型服务商条款和部署方式，我们会在架构阶段明确数据流向、保留周期和脱敏策略。
应该采购平台还是定制开发？
如果通用平台能覆盖 80% 的需求，优先采购并做配置；当流程、权限、工具集成或评测有特殊要求时，再定制关键部分。我们不为了写代码而写代码。
上线后谁来维护？
我们交付监控、评测和运维文档，并可按需提供持续优化。理想状态是客户团队能处理日常运营，我们负责复杂变更和季度复盘。
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相关能力
这些能力经常和本服务组合使用。