勘探真实场景
与业务负责人和一线团队共同还原任务、角色、数据、流程与约束,先把正在发生的工作看清楚。
HOW WE WORK / 落地方法
我们不预设企业一定需要哪一种工具,而是先理解问题,再判断 AI 应该进入哪里、以什么方式进入。
与业务负责人和一线团队共同还原任务、角色、数据、流程与约束,先把正在发生的工作看清楚。
区分哪些问题适合通过流程、数据或 AI 改造,明确优先级,也明确哪些判断仍应由人完成。
把方法、模型、数据与原有系统连接起来,在实际使用中迭代,直到它能够进入日常业务。
WHAT MATTERS / 落地标准
真正的落地不是做出一个演示,而是让方案经得起业务判断,并能在团队里持续被使用。
从具体任务与工作流程出发,解决团队确实需要解决的问题,而不是为了使用 AI 而寻找场景。
模型、系统与交互方式服务于问题本身。在成本、效果、安全和维护之间,做适合企业现状的选择。
让业务人员能理解、能使用、能反馈,也让企业能够继续积累自己的数据、方法和经验。
SELECTED WORK / 业务案例
案例中的客户名称、品牌标识与敏感业务信息均已处理。左右滑动浏览,点击进入完整案例。

客户的核心方法长期存在于资深人员经验中。我们把 Brief 优化、行业与用户研究、品牌分析、人工 Review、策略推导和报告交付连接为一套业务 Agent 工作台。
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80+ 运营人员,每人同时管理约 50—60 个账户。系统统一账户、人员、任务与投放数据,并通过任务调度和 Agent 承接大量重复执行。
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客户拥有大量播客内容,却缺少自己的技术与用户入口。我们用微信小程序承接节目、活动、AI 搜索、播放与付费,让 Transcript 成为可检索内容资产。
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面对 100 万+ 历史商品图片,文件名和标签无法准确描述视觉特征。系统用参考图召回相似商品,并接入原有图库、标签、权限和内容流程。
查看完整案例新的业务案例将在完成脱敏与内容梳理后陆续更新。
关于企业培训、咨询与 AI 业务落地

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