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AI Agent 与企业知识库
让企业知识可查、可用、可信。连接制度、产品、项目与客服资料，构建具有权限边界、引用溯源和质量评测的企业问答与任务助手。
服务全国企业 · AI-NATIVE ENGINEERING
资深 AI 工程师，把方案真正做上线。
一支服务全国企业的 AI 原生工程团队。从需求梳理、原型验证到生产部署，把 Agent、知识库和流程自动化真正接入业务系统，以周为单位持续交付。
AI AgentRAG 检索流程自动化MCP 集成评测与安全数据工程私有化部署
AI 为什么卡住
大多数 AI 项目，从未真正上线。
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永远停在试做的 Demo
演示时看起来聪明，但没人负责数据治理、系统集成和生产稳定性，项目最后留在测试环境里。
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拿到的是方案，不是系统
一份概念蓝图不能进入真实工作流。企业需要的是能接权限、接数据、能审计、可维护的软件。
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内部缺少完整工程能力
模型调用只是起点。产品、数据、后端、评测与部署必须协同，单一角色很难独立完成闭环。
服务能力
三种技术服务。
每一种合作都围绕真实业务问题展开，以可运行、可验证、可维护的生产系统为交付目标。
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流程自动化与系统集成
把 AI 接进已有工作流。连接 ERP、CRM、OA、数据库和第三方平台，让文档识别、数据流转、审批协同与任务执行形成可审计闭环。
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AI 原生应用开发
从产品定义到生产部署。完成产品和交互设计、前后端开发、模型接入、评测、安全与部署，交付完整源码和运行文档。
交付流程
从业务问题，到生产上线。
先判断 AI 是否适合，再明确系统边界；过程中持续演示真实进展，而不是等到最后才展示结果。
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需求梳理
厘清用户、流程、数据与现有系统。
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AI 适配评估
判断 AI 的可行切入点与风险边界。
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方案与边界确认
固定范围、验收方式和技术路径。
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分阶段开发与演示
按阶段实现，并持续验证真实业务效果。
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部署、验收与交付
完成上线、验收、源码与文档移交。
典型解决方案
从一个具体问题开始。
以下内容是常见业务场景，并非实际项目实绩。每个方案都需要根据企业流程、数据和权限重新设计。
/S01企业知识库与内部问答
适用业务：制度、产品、项目和客服资料分散的组织。
核心问题：员工查找信息慢，答案缺少出处与权限边界。
- 多源文档接入
- 权限过滤
- 引用溯源
- 检索与回答评测
关注指标：知识命中率、平均查找时间、人工转接量。
/S02智能客服与工单辅助
适用业务：咨询量大、问题重复、服务标准复杂的团队。
核心问题：人工检索慢，答复标准不一致，工单分类耗时。
- 意图识别
- 回复建议
- 工单摘要与分类
- 人工接管机制
关注指标：首次响应时间、人工接管率、问题解决率。
/S03合同、票据与文档处理
适用业务：需要批量读取、核验和归档非结构化文档的部门。
核心问题：字段录入重复，规则核验依赖人工，异常难追踪。
- 版面与字段识别
- 业务规则校验
- 异常标记
- 结构化数据回写
关注指标：单据处理时长、人工复核量、字段准确率。
/S04经营数据分析助手
适用业务：数据分布在报表和业务库、分析需求变化频繁的团队。
核心问题：取数门槛高，分析口径不统一，结论难以追溯。
- 自然语言查询
- 指标口径治理
- 图表与摘要生成
- 查询权限控制
关注指标：取数等待时间、查询成功率、口径一致性。
/S05销售与运营流程自动化
适用业务：线索、沟通记录和跟进动作分散在多个系统的团队。
核心问题：信息录入重复，关键节点遗漏，协作状态不透明。
- 线索信息补全
- 沟通摘要
- 跟进任务生成
- 跨系统状态同步
关注指标：录入时间、任务遗漏量、流程完成率。
/S06内部系统 AI 助手
适用业务：现有 ERP、CRM、OA 等系统操作复杂的组织。
核心问题：用户需要记忆大量入口和规则，跨模块任务步骤多。
- 自然语言操作入口
- 工具调用与权限校验
- 关键动作二次确认
- 全链路操作日志
关注指标：任务完成时间、操作错误量、功能使用率。
说明：实际效果取决于业务流程清晰度、数据质量、权限体系与使用方式。方案评估应以可验证指标为准。
技术能力
从模型，到底层系统。
不绑定单一模型或平台。技术选择服从业务、数据安全、部署环境和长期维护成本。
模型接入
主流大模型与国产模型，多模型路由、降级与成本控制。
混合检索
向量、关键词与结构化检索组合，兼顾召回、准确与权限。
Agent 工具调用
任务拆解、工具选择、状态管理、人工确认与失败恢复。
MCP 与系统集成
统一连接业务 API、数据库、文件系统和内部工具。
评测与安全
离线测试集、线上观测、提示注入防护与内容边界。
私有化部署
根据安全要求部署在企业云、专有网络或本地环境。
数据工程与权限体系
完成数据清洗、同步、身份鉴别、分级授权和全链路审计。
常见问题
企业通常关心的问题。
/01一个项目通常需要多长时间？
周期由系统范围、数据准备和集成复杂度决定。通常先完成一段可独立验证的业务闭环，再逐步扩展，而不是一次铺开所有场景。
/02能否接入企业现有系统？
可以通过 API、数据库、消息队列、文件交换或 MCP 等方式集成。实施前会先确认权限、数据边界和失败回退机制。
/03支持哪些模型和部署方式？
可按需求接入云端模型、国产模型和企业自有模型，并支持公有云、专有网络及本地私有化等部署方式。
/04数据是否会离开企业环境？
数据路径由部署方案决定。敏感场景可采用私有化模型、脱敏网关、最小化传输和全链路审计，确保数据边界清晰。
/05源码和知识产权如何归属？
项目交付包括约定范围内的完整源码、部署配置和技术文档。具体归属和第三方开源依赖会在实施边界中明确。
/06上线后如何维护？
系统会保留日志、指标、评测与告警能力，便于企业团队自行维护，也能按需要继续进行模型、数据和流程迭代。
New FDE · AI-NATIVE ENGINEERING
AI 不该停在演示里。
New FDE 从真实业务问题出发，把可行方案做成能运行、能验证、能维护的生产系统。模型只是其中一部分，最终交付的是完整的软件能力。