让 AI 执行更连续的任务

Agent 定制服务

Agent 定制服务不是凭空开始自动化。它必须建立在清晰的业务知识、稳定的提示词规则、明确的流程边界和可验收的任务标准之上。

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

第一级

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

第二级

让它看见该看见的

它手边有该有的资料与上下文,输出才稳定

配置服务解决这个问题

了解配置服务 →
第三级

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

该不该做从哪儿下手先动哪一个哪些不该碰

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

业务结构梳理边界重新划定流程重新设计验收标准前置

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

关键判断标注排除路径说明可复用范式自己接手的起点

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

1

需求调研

1-2天

需求分析报告

2

方案设计

2-3天

定制方案 + 范围评估

3

原型开发

2-5天

可体验的MVP原型

4

迭代完善

1-3周

完整版Agent

5

部署交付

1-2天

部署上线 + 培训 + 文档

方案评估方式

先定方向

还不确定该不该做、从哪儿下手,先把这件事判清楚

按诊断范围评估

定出方案

方向清楚了,要一份能落地的设计与边界

按设计范围评估

定下来并做出来

从设计到落地一起做完,判断依据一并交付

分阶段确定方案

建议先确认业务流程、知识基础、任务边界和验收标准,再分阶段设计 Agent 定制方案。

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。

了解 AI 配置服务

常见问题

让 AI 不只回答问题,也能参与流程协作

描述你的业务流程,我们帮你判断哪些任务适合 Agent,哪些必须保留人工确认。