應用層
決定 AI 有沒有用
- 智能體與業務流程編排
- 對話式助手（對內 / 對外）
- 文件解析、抽取與審核
- 自然語言數據分析
- 內容生成與輔助寫作
- 多智能體協同與覆核
AI 能力 / Capabilities
企業 AI 的開發、部署與整合
我們把一個 AI 項目拆成三層來看：決定它有沒有用的應用層、決定它準不準的平台層、決定它能不能進企業的基礎設施層。三層都交付，才算真正上線。
01 / 能力分層
三層都到位，AI 才算真的上線
只做應用層，會變成演示；只做平台層，會變成閒置工具；忽略基礎設施層，進不了生產環境。
平台層
決定 AI 好不好用
- 企業知識庫與 RAG
- 大模型統一接入與路由
- 多模型對比評測
- 提示詞與流程模板管理
- 效果監測與回歸測試
- Token 與並發成本管理
基礎設施層
決定 AI 能不能進企業
- 公有雲 / 私有雲 / 本地部署
- 多區域部署與數據駐留
- 權限、配額與角色隔離
- 對話與操作全量留痕
- 高可用與集羣部署
- 運維監控與成本看板
02 / 交付清單
可以單獨採購，也可以組合成一個完整項目
下列模塊既可作為獨立交付項，也可按項目目標組合。週期為經驗區間，最終以方案確認為準。
| 能力模塊 | 主要交付內容 | 參考週期 | 交付形式 |
|---|---|---|---|
| 智能體開發 | 業務流程梳理、節點編排、多智能體協同、偵錯與版本管理 | 3–8 週 | 訂製開發 |
| 對話式應用 | 知識助手 / 客服 / 內部服務臺，含人機協作與人工接管 | 2–6 週 | 訂製開發 |
| 文件智能 | 多格式解析、字段抽取、比對審核、報告與公文輔助生成 | 3–8 週 | 訂製開發 |
| 數據分析助手 | 自然語言查詢、指標口徑統一、圖表生成、結論附出處 | 4–10 週 | 訂製開發 |
| 企業知識庫 | 文件與網頁接入、知識分類、權限分級、更新維護機制 | 2–5 週 | 平台 + 服務 |
| RAG 最佳化 | 分段與向量策略、召回重排、引用溯源、問答品質評測 | 2–4 週 | 專項最佳化 |
| 模型選型 | 按效果 / 並發 / 成本給出模型對比與選型建議 | 1–2 週 | 諮詢 + 評測 |
| 多模型評測 | 評測集設計、多模型對比測試、灰度切換與上線驗收 | 2–4 週 | 專項開發 |
| 私有與本地部署 | 企業自有雲或機房部署、數據駐留位置設計、權限與審計配置 | 4–10 週 | 交付實施 |
| 多區域部署 | 按市場分布部署，各地數據分別駐留，滿足不同地區合規要求 | 6–14 週 | 交付實施 |
| 系統整合 | 對接 ERP / CRM / OA / 工單系統與辦公平台 | 2–6 週 | 訂製開發 |
| 多渠道發布 | 網頁、H5、二維碼、公衆號、企業微信、服務端 API | 1–3 週 | 配置 + 開發 |
| AI 治理 | 權限與配額體系、留痕與審計、內容安全策略 | 2–6 週 | 諮詢 + 實施 |
| 成本最佳化 | Token 用量分析、緩存與路由策略、並發容量規劃 | 1–3 週 | 專項最佳化 |
| 出海合規平台（供應商 ESG） | 供應商 ESG 數據採集、指標核驗、區塊鏈存證與披露底稿 | 4–10 週 | 平台 + 服務 |
| 出海合規平台（歐盟包裝） | 包裝清單建檔、可回收性與再生料差距分析、DoC 與 EPR 資料 | 4–10 週 | 平台 + 服務 |
03 / 技術與生態
不綁定單一廠商，按場景選型
我們對模型與工具保持中立：選型依據是場景的數據特徵、並發規模、合規要求與成本預算，而不是代理關係。
大模型
檢索與知識
編排與協議
運行環境
系統與渠道
04 / 邊界與說明
把邊界講在前面
我們不做的事
不做 AI 代寫與學術不端相關工具；不做規避審核、僞造數據或規避監管的功能；不在未經授權的情況下使用客戶數據訓練模型。
不做 AI 代寫與學術不端相關工具；不做規避審核、僞造數據或規避監管的功能；不在未經授權的情況下使用客戶數據訓練模型。
關於結論的邊界
我們提供的是系統能力與數據支持，不替代法律、財務或合規專業意見，也不承諾任何形式的審查結果。供應商 ESG、歐盟包裝等合規平台輸出的是數據整理與差距分析，正式結論需由專業機構結合實際資料覆核。
我們提供的是系統能力與數據支持，不替代法律、財務或合規專業意見，也不承諾任何形式的審查結果。供應商 ESG、歐盟包裝等合規平台輸出的是數據整理與差距分析，正式結論需由專業機構結合實際資料覆核。
關於數據的邊界
項目數據預設只在客戶指定地區與環境中流轉，跨境傳輸事先書面向客戶說明並由客戶決策。
項目數據預設只在客戶指定地區與環境中流轉，跨境傳輸事先書面向客戶說明並由客戶決策。