SOLUTIONS
从智能客服到数据分析，从知识库构建到大模型私有部署，我们提供覆盖企业全场景的 AI Agent 解决方案。
基于 Claude Opus 4.6 / Sonnet 4.6、GPT-5.4、Qwen 3.6 等前沿大模型，量身打造具备自主推理与决策能力的 AI Agent。通过 MCP 协议实现 Agent 与外部工具的标准化连接，支持复杂业务场景的智能化处理。
典型效果
客户业务处理效率提升 60%，人力成本降低 40%
基于 A2A（Agent-to-Agent）协议构建多智能体协作网络。支持 CrewAI v1.10、OpenAI Agents SDK 等框架的层级式与对等式协作模式，实现复杂业务链路的自动化分工与协同决策。
典型效果
复杂任务处理耗时缩短 70%，跨部门协作效率提升 3 倍
基于 RAG（检索增强生成）技术，将企业内部文档、制度、FAQ 等知识资产转化为可对话、可检索的智能知识库。集成 Pinecone、Weaviate、Qdrant、Chroma 等向量数据库，支持 20+ 文档格式的自动解析与语义索引。
典型效果
员工信息检索效率提升 5 倍，知识复用率提升 80%
通过 LangGraph v1.0 编排 Agent 工作流，深度集成 ERP、CRM、OA 等企业系统。实现从数据采集、处理、分析到执行的端到端自动化，减少人工干预，提高运营效率。
典型效果
流程处理时间缩短 85%，人工错误率降低 95%
自然语言驱动的数据查询、可视化与预警系统。业务人员无需编写 SQL，通过对话即可完成数据分析，降低数据使用门槛，让数据驱动决策真正落地。
典型效果
数据分析报告生成效率提升 10 倍，决策响应速度提升 3 倍
将 Qwen 3.5、GLM-5.1、Qwen 3.6 等开源大模型部署在企业私有环境，通过 vLLM、SGLang 推理引擎实现高性能推理加速。数据不出企业内网，满足金融、医疗等行业的数据合规要求。
典型效果
API 调用成本降低 70%，数据安全合规达标 100%
服务流程
从需求调研到上线运维，标准化的六步交付流程确保项目高效推进
01
需求调研
深入了解业务场景与痛点，明确项目目标与边界
02
方案设计
选型模型与框架，设计 Agent 架构与技术方案
03
POC 验证
快速原型验证核心功能与可行性
04
迭代开发
2 周一迭代，持续交付与反馈优化
05
测试上线
全面测试与灰度发布，确保稳定可靠
06
运维优化
7×24 运维支持，持续效果优化
01
需求调研
深入了解业务场景与痛点，明确项目目标与边界
02
方案设计
选型模型与框架，设计 Agent 架构与技术方案
03
POC 验证
快速原型验证核心功能与可行性
04
迭代开发
2 周一迭代，持续交付与反馈优化
05
测试上线
全面测试与灰度发布，确保稳定可靠
06
运维优化
7×24 运维支持，持续效果优化