企业 AI 解决方案
把 AI 用进真实业务流程
我们不卖工具，也不绑定某一个框架。先做需求诊断，确认哪些重复流程值得自动化、资料能否变成可控的知识助手，再用小范围试点验证效果与成本。
服务矩阵
| 服务 | 适合谁 | 交付什么 |
|---|---|---|
| AI 智能体部署与运维 | 有重复性流程、希望先用起来的企业 | 需求诊断、场景试点、部署上线与后续运维 |
| AI 工作流自动化 | 销售、客服、内容运营环节耗时较多的团队 | 流程梳理、自动化实现、人工审批节点设计 |
| 企业知识库 | 内部资料分散、检索困难的团队 | 文档接入、权限隔离、来源可追溯的问答 |
| 私有化部署 | 数据敏感、需数据不出内网的企业 | 环境评估、私有化部署、权限与审计配置 |
| 大模型 API 集成与成本管理 | 已在调用模型、关注成本与稳定的团队 | 多模型接入、路由与配额、用量与成本监控 |
合作流程
- 第一步 · 需求诊断 —— 梳理现有流程，识别值得自动化的环节，评估数据与权限条件。
- 第二步 · 小范围试点 —— 选一个范围明确的场景落地，设定周期与验收标准。
- 第三步 · 验收复盘 —— 对照目标逐项核对，确认有效性与成本，再决定是否扩大。
- 第四步 · 部署与运维 —— 规模化部署并接入日常运维，关键操作保留审批与日志。
常见问题
企业 AI 项目一般从哪里开始？
通常从一次业务诊断开始：梳理现有流程、识别适合自动化的环节、评估数据与权限条件，然后选一个范围明确的场景做试点。
一定要先做试点吗？
建议先试点。直接大规模投入的风险在于：效果与成本都没有验证过，出问题时代价更高。试点范围小、周期短，结果可复核。
你们用哪些技术？
按场景选型，不绑定单一框架。智能体运行时、工作流平台、自研编排等各有适用边界，具体方案在诊断阶段确定。