AI 工作流与智能体

真正跑在生产环境里的 AI 智能体与自动化流程

演示里答得漂亮的智能体,和敢放到客户面前的智能体,中间隔着日志、权限、成本上限和一个能叫停它的开关。我们做的是后者:先把流程理清楚,模型最后再选,它做过的每一步都留痕。

团队
2–5 名资深工程师
启动
约一周给出方案
归属
第一天起归您
合同
美国公司,美元

这项工作具体包含什么

先理流程,再谈模型

先把人今天怎么做这件事画出来,再自动化其中真正重复的部分。

有边界的智能体

受限权限、花费上限、不可逆动作必须人工确认,以及完整的操作留痕。

文档与收件箱

从 PDF、邮件和扫描件中抽取、分类并分派——工时基本都消耗在这里。

用数据说话

在真实样本上统计准确率,让您比客户更早知道自动化会在哪里出错。

我们怎么做事

1

先读代码,再谈报价

在给出任何数字之前,我们会通读需求、现有代码以及线上已经在跑的东西,然后给您一份带日期、写明风险的书面方案——通常一周内。如果诚实的结论是您并不需要我们,我们也会照实说。

2

小而资深的团队,一个负责人

两到五名工程师,一位对结果负责、亲自回复您消息的负责人。没有中间转述的客户经理,不轮换人手,也不让初级工程师拿您的预算练手。

3

第一天起就属于您

代码仓库、云账号、域名和流水线从第一次提交起就登记在您名下,而不是结项时才移交。合作结束时,没有任何东西会停止运行。

客户最先问的问题

它会胡编吗?+

有时会,所以凡是花钱的、不可撤销的动作,都不允许它单独执行。设计要回答的不是"模型会不会出错",而是"出错时会发生什么"——这个答案在上线前就已经定好。

你们用哪个模型?+

哪个适合任务和预算就用哪个,而且可以通过配置替换。如果一套系统和某家供应商绑得太死,换掉就等于重写,那是商业风险,不是架构。

我们的数据会被拿去训练吗?+

经我们的手不会。我们使用将客户数据排除在训练之外的 API 档位;如果数据根本不能离开您的边界,我们会直说,并给出私有部署的报价,而不是假装没这回事。

您是工程师,不是客户?

这些工作有一部分由我们自有平台上通过审核的独立开发者和工作室完成。美国境外的承包商也正是通过这个平台向美国客户开票并收款。

具体怎么运作

我们的其他方向

enruukhizhidesvitlfrdept

说说您在做什么

一段简短的问题描述就足以开始。我们会回复:打算怎么做、需要什么、以及哪些东西我们不会去动。

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