知识难以使用
政策、文档、QA 和专家经验已经存在，但员工仍然依赖人工搜索、询问和重复回答。
企业面临的问题
AI 落地的难点，通常不在于再增加一个工具
企业需要先把已有知识、真实流程和使用边界梳理清楚，再判断哪些环节值得进入验证。
流程依赖人工
大量内容整理、信息提取、回复、审核和转交工作仍然依赖重复人工操作。
AI Demo 难以落地
原型可以运行，但缺少企业数据接入、权限、人工复核、部署和持续维护机制。
企业知识系统
让已有知识真正被业务使用
从企业已经积累的文档、问答和业务资料出发，建立可查询、可引用、可持续更新的知识入口。
梳理资料来源、更新节奏与可使用范围。
围绕明确问题设计检索、问答、引用与反馈闭环。
根据组织角色和接入环境设计权限与访问边界。
适用场景
- 企业知识库
- 政策问答
- 智能客服
- 专家知识助理
- 文档检索
- 内部制度和流程问答
- 销售与服务知识支持
可交付内容
- 数据盘点和清洗
- 文档与 QA 入库
- RAG 检索与问答
- 来源引用
- 反馈闭环
- 知识更新流程
- 权限和访问边界设计
- Web、移动端或企业协作工具接入
知识质量、覆盖率和回答准确性需要通过客户真实数据进行验证。首期通常从有限数据和明确问题范围开始。
Agent 工作流
把明确的业务步骤，转化为可验证的 Agent 工作流
先定义输入、输出、工具调用和检查方式，再通过运行记录与人工审核评估工作流是否适合进入下一阶段。
工作流不是抽象展示，而是围绕一个可以检查结果的具体业务环节设计。
适用场景
- 会议和访谈结构化
- 客服或销售记录处理
- 内容生产与审核
- 询盘和线索处理
- 文档提取和整理
- 专家辅助决策
- 数字员工原型
- 多步骤业务协同
可交付内容
- 工作流拆解
- Agent 和工具编排
- 数据输入与输出格式设计
- 证据定位
- 未知项和异常处理
- 人工审核节点
- 运行记录
- 评测和验收规则
Agent 适合承担边界明确、输入输出可检查的任务。涉及高风险判断、模糊责任或关键业务决策时，应保留人工复核。
私有 AI 与企业集成
让验证有效的 AI 能力进入企业环境
当业务场景完成初步验证后，再结合客户现有系统、数据边界和基础设施条件，设计集成与部署路径。
评估客户环境中的模型服务、容器化、运行记录和监控需求。
根据实际硬件与预算，评估 GPU、服务器、Kubernetes 和适配工作。
在项目范围内梳理数据流、接口、身份系统和访问边界。
适用场景
- 数据不能进入公共 SaaS
- 已完成验证，需要部署到内部环境
- 需要接入企业业务系统
- 需要使用企业 GPU、服务器或 Kubernetes
- 需要整合模型、知识库和 Agent 平台
- 需要客户现场技术验证
可交付内容
- 私有模型和推理服务
- Docker 与 Kubernetes 部署
- GPU 环境适配
- Dify、RagFlow、OpenWebUI、n8n 等系统集成
- 企业 API 与身份系统接入
- 日志和运行监控
- 数据和访问边界设计
- 客户现场环境验证
- 特定硬件或国产芯片适配评估
安全、性能、容量、并发和可用性目标需要结合客户环境、预算和业务要求单独设计与验证。
合作流程
从一个明确场景开始
项目范围、验证方法和后续投入由真实数据与阶段结果共同决定。
01
场景诊断
明确业务用户、当前流程、已有数据、关键问题、目标结果和限制条件。
02
先导验证
使用小范围真实数据验证检索、回答、结构化输出或 Agent 工作流效果。
03
PoC 与系统集成
接入真实系统、权限、人工审核节点和业务流程，形成可评估的 PoC。
04
部署与持续迭代
根据数据、安全、基础设施和使用反馈进行部署、优化和后续迭代。
并不是每个项目都需要从完整平台开始。我们优先验证最关键、最容易衡量的业务环节。
场景与产品能力
典型场景与产品能力
以下方向用于说明可形成的解决方案模块，不代表未经验证或未经授权的客户案例。
企业知识助理
- 适用问题
- 资料分散、问答依赖人工、制度和服务知识难以复用。
- 典型组成
- 文档与 QA、检索与引用、权限、反馈和知识更新流程。
- 交付方式
- 从有限资料和明确问题开始进行知识验证与接入设计。
- 当前边界
- 知识范围、数据质量和回答效果需要使用真实资料确认。
有边界的业务 Agent
- 适用问题
- 信息提取、内容整理、任务流转和业务处理存在重复步骤。
- 典型组成
- 明确输入输出、工具调用、异常处理、人工审核与运行记录。
- 交付方式
- 围绕可检查的业务步骤设计、验证和评测工作流。
- 当前边界
- 高风险判断、模糊责任和关键决策保留人工复核。
私有多 Agent 系统
- 适用问题
- 需要多个角色和步骤协作，并与企业系统和数据边界衔接。
- 典型组成
- 任务分工、运行记录、人工审核、故障恢复与环境适配。
- 交付方式
- 在 PoC 和客户环境验证后，评估集成、部署与维护路径。
- 当前边界
- 安全、容量、可用性与维护范围按客户环境单独设计。
技术能力
支撑企业 AI 落地的技术能力
我们将持续研究、工程实践、内部原型和技术验证转化为项目范围内可评估的技术方向与交付设计。
技术选择与实现范围会根据客户数据、系统接口、安全要求和基础设施条件确认。
企业知识工程
数据清洗、文档解析、检索、引用、权限和知识更新流程。
Agent 系统工程
工作流编排、工具调用、结构化输出、错误处理、人工复核和运行记录。
模型与评测
模型选择、Prompt 设计、真实数据测试、结果评测和成本边界分析。
私有部署与基础设施
模型服务、Docker、Kubernetes、GPU、监控和客户环境适配。
产品与交付设计
场景拆解、用户流程、PoC 范围、验收标准和持续迭代机制。
工作原则
让每个阶段都有清晰的判断依据
企业 AI 项目需要在业务目标、数据条件、工程限制和责任边界之间持续确认。
从真实场景开始
先明确使用者、问题、数据和预期结果。
用验证结果决策
先导验证和 PoC 的结果决定是否继续扩大投入。
明确项目阶段
清晰区分概念、原型、PoC、客户环境验证和生产交付。
明确责任边界
数据、安全、模型错误、人工复核和部署责任根据项目实际确定。
联系合作
提交一个场景，先判断是否值得做
首次沟通用于了解业务问题、数据与部署限制，帮助双方判断是否适合进入先导验证或 PoC。
首次联系可准备
- 业务场景与当前人工流程
- 已有数据与现有系统
- 希望改善的结果
- 数据、部署与计划限制
首次沟通不构成完整方案、项目承诺或固定交付范围。
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