把您的难题交给我们
范围、工期与费用按每项合作商定，以书面协议确认。
- 发现
机会发现
正在探索 AI、准备找到第一个合适场景的负责人。
把开放的意愿变成排好序的机会清单和一个具体的下一步决定。
- 一个职能的现有工作图谱
- 按价值、可行性、证据与数据可得性排序的机会候选清单
- 一份选定问题的简报，写明假设与缺失数据
- 实验范围或就绪计划
- 验证
可行性实验
前景看好、但价值或可行性需要验证的任务。
验证一个方案，带着实测结果和明确的建议离开。
- 单一任务上的演示或小型原型
- 事先商定的样例集与评估标准
- 实测结果，并明确列出未解决的问题
- 参考性运行成本，以及构建、调整或停止的建议
- 构建
工作流实施
已确认、可进入有界构建或集成的场景。
交付可用的 AI 辅助工作流——经过测试、完成交接、运行责任明确。
- 约定环境中可运行的工作流
- 验收测试与结果
- 运行成本估算与使用指引
- 监控、恢复说明与交接
- 改进
工作流改进
存在代价高的失败、瓶颈或计划变更的在运行智能体或工作流。
有界变更，在预留案例上与基线对照证明——验证通过后才发布。
- 可复现的基线与失败分析
- 已实施的变更与回归测试
- 在预留案例上的质量、人力、时延与成本对照
- 发布建议，连同回退与交接记录
首个软件方向：改进已在生产环境运行的智能体。 - 维护
托管改进
持续运行、伴有周期性发布、新知识或规则变化的工作流。
每月稳定、可见的改进——可测量、有报告，续约由您决定。
- 持续维护的测试与规则
- 已完成的变更与发布记录
- 每月的成果、成本与工时报告
- 下一批优先级；有持续需求才续约
- 赋能
团队赋能
准备自行开展发现、评估与改进的团队与交付伙伴。
您的团队带着一套可运行的流程离开，并已在自身任务上演练过。
- 面向具体任务的模板与评估讲解
- 在真实样例上演练的一次受控变更
- 运行检查清单
- 能力差距与后续计划
方法
工作走查
由一线人员带我们完整走查一项任务：输入、步骤、涉及的系统、等待环节，以及如何判断任务已完成。
样例输出
我们用获得授权的材料准备一份样例结果，由您标出哪些有用、哪些有误、哪些缺失。
成功标准
您的反馈转化为验收标准：正确处理的情形、不可接受的输出、复核方式与成本。
有界实验
一个任务、一个主要问题、商定的基线与预算——以及继续、调整或停止的决策规则。