大多数团队需要的并不是「一个 AI」，而是让某项具体工作变得更快、更省钱或者更稳定：回答客户问题、在大量文档中找信息、处理各类申请、起草日常文稿。我们围绕这些具体任务打造 AI 产品，让它从第一个版本起就有用，并且随着规模扩大依然可靠。
适合谁
- 有大量重复性文字工作的公司，比如客服、运营、销售或行政
- 手握宝贵知识却难以查找的团队，知识散落在文档、内部 Wiki 和历史工单里
- 想在现有产品中加入 AI 功能的产品团队
- 想用真实用户验证 AI 产品想法的创业者
我们能做什么
- 客服助手：根据帮助文档和订单数据回答问题，需要时转给人工。AI 客服是怎么运作的
- 内部知识助手：基于你们自己的文档回答问题，并附上出处。搭建 RAG 之前需要准备什么
- AI 智能体：跨工具完成多步骤任务，比如分派请求、查询记录、整理好待审批的操作
- 文档处理：从发票、合同和各类表单中提取信息
- 产品内的 AI 功能：摘要、智能搜索、内容起草、自动分类等
- 工作流自动化：把 AI 接入团队已经在用的系统
你会得到什么
- 一个能实际运行的 AI 功能或产品，用你们的真实数据和真实样例测试过
- 与所需系统的对接，比如 CRM、客服系统、数据库或官网
- 安全护栏：清晰的边界、关键环节的人工审核、安全的数据处理。我们的安全护栏检查清单
- 一套由真实问题或任务组成的测试集，让质量可以被衡量，而不是靠猜
- 监控、文档，以及你们团队能接得住的交接
我们的工作方式
- 需求探索。 了解这项任务、目前由谁来做、有哪些数据可用，并一起确定怎样才算成功。
- 验证可行性。 在设计界面之前，先用真实样例测试 AI，确认它能把这件事做好。
- 构建第一版。 只做一个流程，从头到尾跑通，并配好安全护栏。
- 试点与衡量。 一小群用户在真实工作中使用它。我们衡量质量和使用情况，再持续改进。
- 逐步扩展。 证明价值之后，再扩展到更多任务、团队或渠道。
常见问题
你们用哪些 AI 模型？
我们会根据每项任务对质量、成本、速度和数据的要求来选择模型，并在设计上保证以后可以更换模型，一旦有更好或更便宜的选择，随时可以切换。
我们的数据安全吗？
在开发之前，我们会先梳理清楚哪些数据流向哪里，只发送每项任务必需的数据，遵守你们现有的访问权限，并选择不会用你们的数据训练模型的方案。如果你们有特定的合规要求，我们会从一开始就围绕这些要求来设计。
AI 出错了怎么办？
所有 AI 系统都会出错，所以我们在设计时就考虑到这一点：回答基于你们的资料来源；信息不足时如实回答「不知道」；影响大的操作由人审核；用户也能方便地标记问题。
费用大概多少？
主要取决于项目范围、数据准备情况和需要对接的系统。我们通常建议从一个聚焦的第一版开始，既能控制投入，又能先证明价值。AI 项目的成本由什么决定
