Solutions

每个解决方案,都从企业自己的流程开始

销售、文档、客服只是场景名称。真正的方案需要根据企业现有人员、数据、系统接口、安全规则与部署条件重新设计。

提交定制需求
Use cases

五类典型解决方案

以下是常见方向,不是固定模板。实际方案会根据流程、数据、系统和人员协作方式重新设计。

01

销售流程 Copilot

当前问题

通话信息散落、跟进质量不稳定、CRM 录入滞后。

Agent 方式

自动整理会谈内容、提取客户需求与异议、更新关键信息并生成下一步建议。

预期价值减少会后整理沉淀客户洞察提升跟进一致性
02

文档处理自动化

当前问题

大量材料依赖人工识别、核对、录入、裁剪和归档。

Agent 方式

组合 OCR、LLM 与 Workflow,自动完成结构化提取、规则校验、文件生成与异常分流。

预期价值缩短处理时间降低重复劳动保留人工复审
03

企业知识与问答

当前问题

资料分散、更新不同步,新员工和客户反复询问相同问题。

Agent 方式

建立有权限、有引用、可评估的 RAG 知识链路,为员工与客户提供统一答案入口。

预期价值降低查找成本提高信息一致性支持权限隔离
04

客服与工单 Agent

当前问题

高频问题占用人工,复杂问题转交时上下文丢失。

Agent 方式

识别意图、检索企业知识、完成基础处理,并将复杂问题连同完整摘要转交人工。

预期价值提升首响速度分流重复问题改善交接质量
05

运营 Workflow

当前问题

日报、内容、数据和任务依赖多人手工搬运与提醒。

Agent 方式

把信息采集、生成、审核、发布与反馈连接成可追踪的自动化流程。

预期价值减少信息搬运提升协作透明度沉淀流程资产
Scope before promise

先明确边界,再讨论结果

企业 AI 项目失败,往往不是因为模型不够强,而是目标不清、数据不可用、系统接口缺失,或没人承担上线后的运营责任。

我们会在项目开始前确认

  • 当前流程和真正的瓶颈是什么
  • AI 负责哪些步骤,人工保留哪些判断
  • 用什么指标判断验证有效
  • 异常、权限和数据风险如何处理
了解完整落地方法 →
Start with the work

带着你的流程来聊

告诉我们现在由谁完成、需要多少时间、最容易在哪一步出错。我们会一起判断它是否适合用 AI Agent 重构。