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面向业务运营的定制 AI
围绕您的业务知识、现有软件和运营规则设计并构建 AI 工作流。我们连接模型、检索与应用逻辑，再通过界面让人们能够配置工作、审核决策和处理异常。
AI 应用可以改善哪些工作
带来一个跨文档、人员和软件的流程：重复的文档录入、知识查询、规则解读，或需要经过多种工具的客户请求。项目将这些步骤连接起来，同时让使用者看清审批、异常处理和答案来源。
将业务知识连接到可运行的软件
知识检索与文档工作流
基于获准的业务资料构建按访问权限限定的 RAG，提供来源引用与发布控制。文档及合规材料解析将原文转为结构化输入，供审核与后续处理使用。
工具集成与模型编排
MCP 服务器通过明确的接口开放选定业务工具。API 集成与多模型编排将工具接入工作流，并设置权限、使用上限和任务间的明确路由。
工作流控制与操作体验
状态机路由跟踪进度、待办操作与恢复。可视化配置、审核队列和清楚的控制，让负责人员能够使用工作流，也能处理需要人工判断的请求。
围绕数据要求部署
当数据主权和延迟至关重要时，比较托管模型与私有或本地部署。根据工作负载、运营成本及客户能承担的维护，评估裸机 GPU 和本地模型方案。
本项目不包含的内容
范围是明确的业务流程及运行它所需的软件，不意味着无限期人员外包、基础模型训练、法律认证或生成内容正确性保证。数据访问、集成和持续运营必须明确约定。
工作流如何成为可运营的系统
梳理流程与约束
识别使用者、源资料、连接系统及需要审批的决策，记录访问权限、数据驻留、延迟和错误容忍度。
交付：工作流图、依赖清单和约定约束。
定义范围与验收标准
选择首个工作流、排除项及证明其有效的证据，约定责任、交付物和按小时或里程碑计价。
交付：包含验收标准和商务条款的书面范围。
构建集成与操作控制
通过明确的应用逻辑连接检索、工具和模型调用，将正常流程、审核操作与异常状态一并设计。
交付：范围内的实现与架构决策记录。
使用代表性案例验证行为
用约定示例评估来源依据、权限及任务结果，交接前演练缺失数据、模型故障、重复请求与恢复。
交付：评估结果、已知限制与恢复流程。
移交系统与运营知识
移交约定的代码、配置与文档，说明内容更新、权限变更、监测及工作流扩展流程。
交付：交接包与范围明确的支持安排。
系统规格包含什么
- 工作流与责任归属
- 谁使用系统、各阶段做什么，以及谁负责未解决的工作。
- 知识与访问权限
- 获准来源、工具权限、数据边界，以及内容变更如何进入工作流。
- 模型与路由选择
- 哪些任务使用模型、哪些使用应用规则，以及启用回退或人工审核的条件。
- 评估与恢复
- 代表性案例、验收标准、故障行为及恢复服务的步骤。
- 运营与变更
- 配置、使用上限、监测，以及新增来源或集成的流程。
实现与控制由您保留
约定交付物包含代码仓库、配置、工作流定义、评估案例和运维手册。凭据通过约定的安全流程移交，并在交接中明确第三方依赖、持续成本及剩余工作。