AI 场景诊断与流程设计
梳理业务基线、频率、例外、数据、责任人与风险，选择适合试点的最小问题。
- 场景优先级与风险分级
- 流程、输入输出与停止条件
- 试点范围与验收方式
企业服务
把一次 AI 演示，
变成可运行的业务试点
从问题诊断、知识整理到 AI 岗位和工作流，我们与客户共同定义边界、验证流程并建立持续运营机制。
服务体系
五项能力，服务同一条业务闭环
每个项目从一个可描述、可观察、可复盘的问题开始。我们不以模型数量和 Agent 数量衡量价值，而关注知识是否进入流程、责任是否清楚、结果是否能被检验。
企业知识中枢
让资料、来源、权限和更新机制形成共同上下文，避免知识库停在“能搜索文档”。
- 知识目录、元数据与版本
- 来源引用与权限标签
- 检索、问答与更新流程
AI 员工与自动化工作流
为数字岗位定义使命、触发条件、工具、输出、质量标准、权限与人工升级规则。
- AI 岗位卡与任务路由
- 工作流编排与异常处理
- 影子模式与分级放行
KnowledgeOps 持续运营
维护知识、评测、错误样本和流程版本，让系统在真实使用中保持可用。
- 质量评测与错误复盘
- 知识更新与权限审计
- 模型、工具与流程迭代
90 天超级团队试点
围绕一个真实业务闭环，验证人、AI 员工与共享上下文能否形成稳定协作。
- 问题所有权与协作接口
- 共享上下文与多角色协同
- 创始人介入、质量与周期复盘
试点关系
30 天验证岗位，90 天验证协作
周期用于控制范围和学习节奏，不代表效果保证。每个阶段都可以基于证据继续、调整或停止。
AI 知识员工试点
适合希望先验证一个数字岗位的团队。
- 限定一个岗位与一条流程
- 先以影子模式运行
- 形成岗位卡、评测集和错误记录
AI 超级团队试点
适合已有个人 AI 使用基础、希望进入团队协作的组织。
- 建立共享上下文与任务路由
- 连接多人和多个 AI 岗位
- 观察质量、周期与人工介入
KnowledgeOps 运营
适合试点通过后需要稳定维护的企业系统。
- 知识与权限持续更新
- 错误样本和评测持续积累
- 工作流与模型持续校准
合作边界
明确不做什么，也是一种交付能力
我们不自研基础大模型，不把客户业务绑定到单一供应商，不承诺完全无人化，也不让未经复核的 AI 直接给出高风险核心结论。
不从技术清单开始
先理解问题、人员、数据与例外，再判断需要哪些模型和工具。
不隐藏人工介入
人工复核是风险机制的一部分，应该被记录、分析并逐步优化。
不承诺未经验证的数字
在没有真实基线和运行数据前，不公开承诺收入、效率或自动化率。
不把一次性交付当作终点
知识、权限、流程与评测需要持续维护，否则系统会随业务变化失效。
选择一个真实问题