AI 的可能性，
由完整工程能力承接。

业务诊断与方案验证

把宽泛的 AI 想法，转化为有边界、可验证的工程任务。

• 流程走查与使用者访谈
• 场景优先级与技术可行性评估
• 原型、样本集和验收基线

知识工程与检索增强

让资料成为可检索、可引用、按权限使用的业务知识。

• 文档解析、清洗与知识组织
• RAG 检索、重排及来源引用
• 访问控制、更新流程与质量评测

智能体与工作流开发

围绕具体任务设计多步骤执行，让模型在清晰边界内调用工具。

• 任务拆解与流程编排
• 工具接入、状态管理与异常处理
• 人工确认、操作审计与执行评测

全栈应用与产品体验

将 AI 能力放进易于理解、符合工作习惯的产品界面。

• 门户、管理后台与业务应用
• 会话交互、任务进度与结果反馈
• 多端适配与角色化工作台

系统集成与数据工程

连接已有系统，整理数据链路，为 AI 提供可靠的上下文与操作入口。

• 统一身份与业务接口对接
• 数据处理、指标计算与算法服务
• 接口契约、同步机制与质量校验

云原生部署与运行维护

根据环境约束设计部署方案，为持续运行和后续迭代打好基础。

• 容器化部署与环境配置
• 日志监控、故障排查与版本回滚
• 用量观察、发布流程与运维交接

先验证一项关键假设

适合有明确问题、尚未确认技术路径的团队。聚焦业务样本、验证原型与下一步建议。

交付一条完整业务链路

适合准备落地的具体场景。覆盖应用开发、系统接入、测试部署和使用交接。

持续改进已上线的系统

适合已有应用的团队。根据使用反馈优化体验、知识质量与执行流程，按约定推进迭代。