应用层
决定 AI 有没有用
- 智能体与业务流程编排
- 对话式助手（对内 / 对外）
- 文档解析、抽取与审核
- 自然语言数据分析
- 内容生成与辅助写作
- 多智能体协同与复核
AI 能力 / Capabilities
企业 AI 的开发、部署与集成
我们把一个 AI 项目拆成三层来看：决定它有没有用的应用层、决定它准不准的平台层、决定它能不能进企业的基础设施层。三层都交付，才算真正上线。
01 / 能力分层
三层都到位，AI 才算真的上线
只做应用层，会变成演示；只做平台层，会变成闲置工具；忽略基础设施层，进不了生产环境。
平台层
决定 AI 好不好用
- 企业知识库与 RAG
- 大模型统一接入与路由
- 多模型对比评测
- 提示词与流程模板管理
- 效果监测与回归测试
- Token 与并发成本管理
基础设施层
决定 AI 能不能进企业
- 公有云 / 私有云 / 本地部署
- 多区域部署与数据驻留
- 权限、配额与角色隔离
- 对话与操作全量留痕
- 高可用与集群部署
- 运维监控与成本看板
02 / 交付清单
可以单独采购，也可以组合成一个完整项目
下列模块既可作为独立交付项，也可按项目目标组合。周期为经验区间，最终以方案确认为准。
| 能力模块 | 主要交付内容 | 参考周期 | 交付形式 |
|---|---|---|---|
| 智能体开发 | 业务流程梳理、节点编排、多智能体协同、调试与版本管理 | 3–8 周 | 定制开发 |
| 对话式应用 | 知识助手 / 客服 / 内部服务台，含人机协作与人工接管 | 2–6 周 | 定制开发 |
| 文档智能 | 多格式解析、字段抽取、比对审核、报告与公文辅助生成 | 3–8 周 | 定制开发 |
| 数据分析助手 | 自然语言查询、指标口径统一、图表生成、结论附出处 | 4–10 周 | 定制开发 |
| 企业知识库 | 文档与网页接入、知识分类、权限分级、更新维护机制 | 2–5 周 | 平台 + 服务 |
| RAG 优化 | 分段与向量策略、召回重排、引用溯源、问答质量评测 | 2–4 周 | 专项优化 |
| 模型选型 | 按效果 / 并发 / 成本给出模型对比与选型建议 | 1–2 周 | 咨询 + 评测 |
| 多模型评测 | 评测集设计、多模型对比测试、灰度切换与上线验收 | 2–4 周 | 专项开发 |
| 私有与本地部署 | 企业自有云或机房部署、数据驻留位置设计、权限与审计配置 | 4–10 周 | 交付实施 |
| 多区域部署 | 按市场分布部署，各地数据分别驻留，满足不同地区合规要求 | 6–14 周 | 交付实施 |
| 系统集成 | 对接 ERP / CRM / OA / 工单系统与办公平台 | 2–6 周 | 定制开发 |
| 多渠道发布 | 网页、H5、二维码、公众号、企业微信、服务端 API | 1–3 周 | 配置 + 开发 |
| AI 治理 | 权限与配额体系、留痕与审计、内容安全策略 | 2–6 周 | 咨询 + 实施 |
| 成本优化 | Token 用量分析、缓存与路由策略、并发容量规划 | 1–3 周 | 专项优化 |
| 出海合规平台（供应商 ESG） | 供应商 ESG 数据采集、指标核验、区块链存证与披露底稿 | 4–10 周 | 平台 + 服务 |
| 出海合规平台（欧盟包装） | 包装清单建档、可回收性与再生料差距分析、DoC 与 EPR 资料 | 4–10 周 | 平台 + 服务 |
03 / 技术与生态
不绑定单一厂商，按场景选型
我们对模型与工具保持中立：选型依据是场景的数据特征、并发规模、合规要求与成本预算，而不是代理关系。
大模型
检索与知识
编排与协议
运行环境
系统与渠道
04 / 边界与说明
把边界讲在前面
我们不做的事
不做 AI 代写与学术不端相关工具；不做规避审核、伪造数据或规避监管的功能；不在未经授权的情况下使用客户数据训练模型。
不做 AI 代写与学术不端相关工具；不做规避审核、伪造数据或规避监管的功能；不在未经授权的情况下使用客户数据训练模型。
关于结论的边界
我们提供的是系统能力与数据支持，不替代法律、财务或合规专业意见，也不承诺任何形式的审查结果。供应商 ESG、欧盟包装等合规平台输出的是数据整理与差距分析，正式结论需由专业机构结合实际资料复核。
我们提供的是系统能力与数据支持，不替代法律、财务或合规专业意见，也不承诺任何形式的审查结果。供应商 ESG、欧盟包装等合规平台输出的是数据整理与差距分析，正式结论需由专业机构结合实际资料复核。
关于数据的边界
项目数据默认只在客户指定地区与环境中流转，跨境传输事先书面向客户说明并由客户决策。
项目数据默认只在客户指定地区与环境中流转，跨境传输事先书面向客户说明并由客户决策。