AI 能力的三个层级
先让 AI 理解业务,再让 AI 稳定协作,最后让 AI 参与流程执行
把话说清楚
把要办的事讲明白,AI 才可能办对
多数人停在这里
给它装挽具
多步骤的事交出去,得有事实源、记忆与分工兜着
本页的服务在这一级
三大核心服务
先定该往哪儿动
真正难的不是敲那一下,是知道该敲哪儿
多数事情卡住,不是因为没人干活,是因为没人敢拍板该往哪儿动。我们进来的第一件事不是开工,是把这件事定下来——哪些环节值得交给 AI、哪些现在不该碰、先动哪一个。方向定错,后面做得再快也是白做。
应用场景
重新设计,不在旧地基上加盖
看不清的地方不动手——能负责的前提,是地基由我们和你一起定
我们不在看不清的旧系统上加东西。别人的系统当初为什么这么建、哪里能动、哪里一碰就塌,我们不掌握;在这种地方动手,出了问题没人负得了责。所以我们的做法是结合你的业务把那一段重新设计。这也意味着:如果你要的是在现有系统上加个功能,我们大概率不是合适的那一家。
应用场景
把判断依据留给你
交付的不只是做好的东西,还有它为什么这么做
哪一步是关键判断、当初排除了哪几条路、你自己往下走会踩哪几个坑——这些一并交给你。能被一句话说清的做法,往往是最难得出来的那一句;我们把得出它的过程也留下,而不是只留一个结论。
应用场景
一个我们先给自己做的 Agent
讲这件事,最有说服力的不是演示,是我们自己每天在用。下面这套东西的甲方就是我们自己——先在自己的业务上跑通、跑住了,才拿出来说。它正好是上面三件事走了一遍的结果:先定该往哪儿动,把那一段重新设计,再把判断依据留成规范。
客户的情况分散在历史订单和过往沟通里,判断全靠个人经验——老手看一眼就知道轻重,新手翻半天记录还容易漏。这不是靠培训能彻底解决的问题:经验没法复制,但判断依据可以。
客户情况,AI 先做功课
打开客户页面,AI 自动分析这位客户的历史情况,给出风险提示、推荐动作和参考话术。人不用从零判断,只需要在 AI 给出的底稿上确认或修正。
售后回复,AI 先出草稿
售后场景的回复由 AI 按服务规范先润色一遍——措辞、边界、口径都对齐规范,人确认后再发出。写得快不是重点,重点是新手也不会把话说错。
话术背后的规范怎么建,配置服务页的场景节讲得更细经营情况,AI 先读一遍
分散在系统各处的经营数据,由 AI 聚合成一份日常解读——哪里正常、哪里要留意,管理者按需触发,一眼看到该留意的地方。
拆开看,这套东西没有一处是玄的:谁来判断、判断依据是哪几条、AI 到哪一步必须停下来交给人、出了问题回头查哪一环——每一步都是提前定好、写下来的。真正难的从来不是让它跑起来,是把这些先定下来。
AI 出草稿,人做确认——判断的下限被系统托住,上限仍然在人手里。
合作流程
原型先行,快速验证,降低试错成本
需求调研
1-2天
需求分析报告
方案设计
2-3天
定制方案 + 范围评估
原型开发
2-5天
可体验的MVP原型
迭代完善
1-3周
完整版Agent
部署交付
1-2天
部署上线 + 培训 + 文档
Agent 定制服务建立在 AI 理解业务的基础之上。如果业务资料、提示词规则和流程边界还不清晰,建议先从配置服务开始。需求明确且场景简单的项目,也可以合并推进。
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