让企业数据不出内网的 AI 部署服务
从知识库问答到多智能体协同，7 个工作日起交付，按年运维有保障。基于国产开源模型 + 本地知识库架构，企业数据在自有服务器内闭环运行。
你是否遇到这些问题
- 客服重复问题占用大量人力，高峰时段响应不过来。
- 销售线索散落在微信、表格、多个平台，跟进不及时白白流失。
- 想用 AI 但公司数据敏感，不敢用公网大模型。
- 找外包装了个 AI 工具，上线后没人维护，三个月后成了摆设。
三大服务模块
| 模块 | 内容 | 交付物 |
|---|---|---|
| 私有化部署 | 多智能体平台本地部署（Dify / FastGPT / n8n / RagFlow 按场景选型），国产开源模型 + 本地知识库 | 部署文档 + 管理员培训 + 源码交付 |
| 业务智能体定制 | AI 客服知识库、销售线索跟进、会员营销、内容生产流水线、财务对账自动化 | 可用的智能体 + 使用手册 + 验收清单 |
| 年度运维 | 模型调优、知识库更新、故障响应、季度复盘报告 | 7×12 小时响应 + 月度运维报告 |
定价方案
| 套餐 | 价格 | 适合谁 | 包含内容 |
|---|---|---|---|
| 轻量体验版 | 9,800 元起 | 10–50 人小微企业，首次尝试 AI | 1 个业务场景智能体（如 AI 客服问答）+ 知识库搭建（≤500 条）+ 1 个月陪跑 + 首年基础运维 |
| 标准成长版 | 3.8 万元起 | 50–200 人成长型企业 | 3 个业务场景智能体 + 知识库（≤5000 条）+ 工作流自动化对接 + 3 个月陪跑 + 年度运维（含 4 次模型调优） |
| 行业深度版 | 8 万元起 | 连锁经营 / 制造企业 / 有数据安全要求的客户 | 多智能体协同 + 私有化大模型部署 + ERP / CRM / 企微对接 + 6 个月陪跑 + 专属运维经理 |
为什么是这个价格：以轻量版为例，一名专职客服的年度人力成本通常可达数万元级别，轻量版 AI 客服可承接其中相当比例的重复咨询量，投入回收周期相对可控；且一次部署完成后，数据始终留在企业自有服务器内。
为什么选择冬酿科技
12 年企业服务经验
2014 年起服务中小企业，懂你的业务而不只是懂技术。
数据不出内网
私有化部署 + 国产开源模型，敏感数据在自有服务器内闭环，满足合规要求。
按年运维兜底
不是交付完就消失，模型迭代、知识库更新、故障处理全年负责。
加油站行业实战方案
方案源自真实联营业务需求，功能在自有站点跑通验证后再产品化。
服务流程
| 步骤 | 做什么 | 产出 |
|---|---|---|
| 1 诊断 | 梳理流程与现状，识别值得自动化的环节 | 诊断结论与优先级建议 |
| 2 方案 | 确定场景、范围与报价 | 方案与报价单 |
| 3 签约 | 明确交付物、周期与验收标准 | 合同与项目排期表 |
| 4 部署 | 本地部署、知识库搭建与联调 | 可运行的智能体系统 |
| 5 陪跑 | 管理员与员工培训，按周期复盘调优 | 验收报告与优化记录 |
| 6 运维 | 模型调优、知识库更新、故障响应 | 月度运维报告 |
常见问题
按复杂度分档：轻量单场景 9800 元起，标准多场景 3.8 万元起，行业深度定制 8 万元起，均含首年运维。可致电 400-873-2750 获取具体报价。
不会。私有化部署的模型和数据都运行在企业自己的服务器上，采用国产开源模型 + 本地知识库架构，数据不出内网，公网大模型厂商接触不到企业数据。
所有部署方案均含陪跑服务（1–6 个月按套餐），包含管理员培训、员工使用培训、季度复盘调优，并提供年度运维服务持续保障，避免”上线即闲置”。
轻量版 7 个工作日内交付，标准版 2–4 周，行业深度版 1–3 个月（视系统对接复杂度）。签约时会提供明确的项目排期表。
可以。部署方案支持与企业微信、钉钉、飞书及主流 ERP / CRM 系统对接，已有 AI 工具可评估后整合进统一智能体平台。
先做一次免费需求诊断
说明你的业务环节与当前痛点，我们先判断值不值得做、从哪里开始。
关于冬酿科技：江西冬酿科技有限公司成立于 2014 年，专注企业 AI 智能体私有化部署、大模型应用落地与 GEO 生成式引擎优化，服务南昌、武汉及全国中小企业。咨询电话 400-873-2750。
所属栏目：企业 AI 解决方案 · 相关：常见问题 · 知识库 · 联系我们
相关阅读
- AI 项目做完怎么复盘？一套四维框架和踩坑清单
AI 项目上线后没人复盘，第二个项目还会踩同样的坑。本文给一套四维复盘框架：目标达成度、成本与预估对账、意外问题清单、可复用经验沉淀，附成本核对表、采用率判断标准和复盘会开法。
- AI生成内容对外发布前，这四类合规风险必须人工过一遍
AI 写的稿子直接对外发布，容易在事实错误、夸大宣传、版权来源和敏感表述上踩坑。本文拆解四类风险的具体表现，给出词表筛查、事实锚点表、行业禁写清单这些能落地的审核动作，并说明人工复核这…
- 企业AI落地：员工不用的三个原因与破解做法
AI 上线后员工不用，多半不是工具不行，而是不信任、嫌麻烦、怕被替代。本文拆解这三个原因，逐个给出可执行做法，附 30/60/90 天推进节奏和上线前自查清单。
- AI智能体调用企业内部系统：先只读，跑稳了再放开写
智能体能不能调用企业内部的 ERP、CRM、OA？这篇从工具调用的范围界定、只读与可写分级、失败回滚、操作留痕四件事讲清能力边界，并给出按周推进的落地节奏，核心一句话：先只读，跑稳了再…
- 找AI服务商怎么判断能不能交付：六个核查点
找AI服务商时，怎么判断对方能不能真把项目交付？本文给出六个可核查的点：是否先做诊断、是否讲清能力边界、验收标准能否复核、是否被单一框架锁死、运维成本怎么算、数据怎么处理，并附一张对照…
- AI 项目怎么分阶段验收：四道里程碑与判定标准
AI 项目总停在「快好了」怎么办？这篇文章把 AI 项目拆成诊断结论、试点上线、效果验收、规模化四个里程碑，每个阶段写清交付物、判定标准、验收口径和常见坑，附验收指标对照表，可直接拿去…