运行位置
系统运行在数据和规则允许的地方。
云端
部署到您自己的 AWS、Azure 或 Google Cloud 账户。上线快，数据不离开您的账户。
本地部署
适合受监管或隔离环境。系统运行在您的数据中心，不发起任何未经批准的外部连接。
混合环境
敏感数据和相关处理留在您的边界内，其余部分运行在云端。适合涉及受监管记录的流程。
建设方式
建设专用系统、改进现有工具，或两者结合。
端到端专用智能体系统
适合希望拥有系统的企业。
我们在您的环境中建设一套完整系统，使用您的数据并连接现有软件，处理一整段业务流程。系统和它创造的价值都归您所有。
- 智能体规划任务、跨系统操作，并在需要时交给人员处理
- 连接业务主记录系统的专用适配器
- 支持不同模型家族和规模，从本地小模型到大型托管系统
把已有 AI 工具真正用起来
适合希望快速见效、暂时不建设新平台的企业。
有时最快的路径是把已经购买的 AI 工具配置好、接入流程并推动使用。我们选择合适场景，完成连接，并负责采用过程。
- 按真实流程选择工具，不追逐概念
- 完成配置和连接，并与基线比较结果
- 推动变更，让已购买的许可真正被使用
系统架构
模型、业务系统，以及连接它们的流程。
模型负责分析，连接器提供数据与操作，而对业务流程的准确理解让整个系统真正有用。
- 01
各种规模的模型
负责分析和推理。我们支持 GLM、Qwen、Anthropic、Mistral 等不同模型家族，从本地小模型到大型托管系统。我们根据任务、成本、延迟、隐私和部署环境来选择，不绑定单一供应商或模型规模。
- 02
专用连接器
连接 ERP、CRM、数据仓库和行业软件，权限按工作需要严格限制。
- 03
对业务流程的深入理解
价值在这里产生。我们先弄清工作实际上如何完成，再围绕它建设团队愿意使用的系统。
覆盖不同模型与规模
我们根据任务、成本、延迟、隐私和部署环境来选择，而不是偏向某一家供应商。
部署在您的环境中
使用您的云账户，或在规则要求时部署到本地。
两种常见做法
形式不同，标准一致。
专用智能体系统
一家中型保险公司希望拥有一套端到端处理理赔初筛的 AI 系统。
系统部署在公司的云账户中，连接保单和理赔平台。智能体起草处理建议，并为每项事实标注来源。
目标：常规理赔的决定时间缩短 40% 至 60%，最终决定始终由人负责。
采用现有工具
一家服务公司已经购买了全公司的 AI 许可，但实际使用率很低。
不建设新平台。我们找到三个最有价值的流程，配置并连接工具，再推动团队形成日常使用习惯。
目标：从不足 10% 提升到大多数团队成员每周在流程中使用。
不确定哪种方式更合适？ 部署评估会先解决这个问题 然后再开始建设。