多数 AI 项目死在
演示到上线之间
Demo 跑通只要两周；让它每天稳定服务几百个真实用户，要处理的是数据接入、权限边界、成本核算和效果评估。
我们把这四件事放在架构阶段，而不是等出问题再补。所以交付的 AI 系统能进生产环境，也经得起审计。
六项 AI 能力，
按需组合落地
对话系统、智能问答、内容生成、辅助决策。支持国内外主流模型与自建模型网关，可按场景切换。
文档解析、切片策略、向量检索与重排序；回答附带出处与版本，可溯源、少幻觉。
多智能体协作、MCP 工具调用、可复用技能包（Skills）；每步执行可审计、可回放、可中断。
领域语料微调、量化压缩、本地推理部署，兼顾效果、时延与数据合规。
OCR 票据合同抽取、图像质检、语音转写与合成，覆盖制造、医疗、零售场景。
在已有 ERP / OA / CRM / 官网上叠加 AI 能力，不推倒重来，保护既有投资。
分层架构，
每一层都可替换
不绑定单一厂商或单一模型。模型层、检索层、编排层解耦，后续换模型、换向量库不需要重写业务代码。
渠道与界面
Web、小程序、企微 / 钉钉、API 对接。统一会话管理与输入输出格式。
Agent 与流程
意图识别、工具调用、多步任务编排、人工介入通道与执行留痕。
RAG 与知识
文档解析、切片、向量化、混合检索与重排序，输出可溯源引用。
多模型路由
按任务难度与成本策略路由到不同模型，支持本地部署模型与云端模型混用。
安全与评估
权限校验、敏感信息拦截、审计日志、成本看板与效果评测基线。
部署与观测
容器化部署、灰度发布、监控告警、链路追踪与回滚机制。
交付时，这四项必须有
它们决定了 AI 能不能真的用起来，而不是演示完就搁置。
权限与数据边界
AI 看到的永远是用户有权看到的数据。接入既有 RBAC 体系，按角色屏蔽明细，越权请求直接拒绝而非「回答后道歉」。
审计与可回放
每一次调用、每一次工具执行都留痕，出问题能定位到具体步骤与输入，而不是笼统的「模型问题」。
成本可预测
多模型路由 + 语义缓存 + Token 配额与用量看板，月度成本有数、有上限、可预警。
效果可评测
用你的真实数据建评测集，交付时给出准确率、召回率与拒答率的基线，后续优化有对照。
典型落地场景
下列场景均有可复用的工程模板，能在既有基础上快速适配，不必从零开始。
企业知识助手
制度、合同、产品资料、培训材料的自然语言检索，回答带出处与生效版本。
智能客服与工单
常见问题自动应答、意图分流、自动生成工单摘要，复杂问题转人工。
文档结构化抽取
发票、合同、简历、报关单等非结构化文档的字段抽取与校验。
报表与数据问答
用自然语言查询业务数据，自动生成图表与解读，受数据权限约束。
流程自动化 Agent
跨系统的重复性脑力工作：对账、巡检、素材整理、合规初筛。
内容生成与审核
营销文案、商品描述、多语言本地化生成，配合规与事实性校验。
视觉质检与识别
产线缺陷检测、仪表读数识别、OCR 票据识别与图像检索。
语音交互应用
语音转写、会议纪要、语音客服与语音合成播报。
AI + GEO 协同
内容结构化生成与语义优化一体推进，提升 AI 引擎引用率（见 GEO 服务）。
AI 项目的实施路径
关于 AI 项目，常被问到的
我们在第一步就做判断，并且会直接说「不适合」。规则完全固定、容错率为零、数据量极少且无法补充的场景，传统程序往往更可靠也更便宜。判断标准会写进方案，而不是先接单再想办法。
支持私有化部署：模型、向量库与业务数据均可部署在你的自有服务器或私有云，敏感数据不出内网。使用云端模型时，会做字段脱敏与传输加密，并在方案中明确数据流向。
交付时给出评测集与基线指标，效果是可复现衡量的，而不是主观感受。通常真实使用 4–8 周后会基于真实反馈做 2–3 轮调优（检索策略、提示词、切片方式），这部分包含在服务范围内。
不会。架构上模型层是可替换的，通过统一网关接入。后续换模型、混用云端与本地模型，业务代码不需要重写。
取决于场景复杂度与集成范围，无法一概而论。我们会先做可行性评估，把方案分解到模块、逐项标明工作量，再给出对应预算——让你知道投入花在哪个环节，而不是一个打包总价。
AI 交付模式：怎么把 Demo 变成生产系统
AI 项目失败很少出在模型上，而出在「懂模型的人不懂业务，懂业务的人不懂模型」。我们用三种交付方式拆掉这道墙。
FDE 前置部署工程师
工程师直接进驻你的业务现场，和一线员工坐在一起梳理流程，两周内给出可运行的原型，再迭代成生产系统。适合流程复杂、需求说不清的项目。
AI Skills 技能库
把企业 Know-how 封装为可复用、可授权、可版本管理的技能包（如库存核对、合规审查、报表生成），Agent 按需调用。沉淀下来的是数字资产，不是一次性脚本。
MCP 工具协议接入
用一套协议把 OA / CRM / ERP / 数据库统一暴露给模型，一套接口打通所有工具，避免为每个系统各写一遍适配层。新增系统只需注册新工具。