低代码 + 智能体应用开发服务，业务系统定制开发与 AI 创新应用一体化。
基于主流大模型与智能体开发框架，支持知识库、工作流编排与多场景智能体快速落地。
低代码 + AI 应用开发服务，数字员工与智能问数快速集成到办公协同体系。
腾讯云智能体平台授权代理，提供产品销售、部署实施与 AI 培训陪跑、FDE 交付服务，助力企业快速接入 AI 办公生态。
基于通义千问大模型与钉钉办公生态，提供企业级 AI 办公解决方案，打通智能问答、文档处理与流程自动化。
模型层：腾讯混元 · 阿里通义千问 · 开源大模型 · 三方商用大模型；私有化可运行 WhizGPT-lite 推理模型。
FDE（Forward Deployed Engineer）驻场交付模式，把项目化、非标的 AI 落地拆解为四款可报价、可排产、成本可核算的标准服务包。
周期 2 周 · 目标 破冰建立信任
全员 AI 通识培训、管理层 AI 工作坊、AI Readiness 诊断报告与 3 个速赢场景清单。帮助企业快速建立对 AI 落地的统一认知与行动路线。
周期 8 周 · 目标 中腰部主力 SKU
知识库梳理与搭建、5–8 个业务 Agent 共建、岗位 SOP 改写、种子用户培养与效果度量看板。交付可直接复用的知识资产与运营机制。
周期 12 个月 · 目标 续费与 NDR 核心载体
每月驻场交付、场景滚动交付（每季度 3–5 个）、知识库运维、季度价值复盘会、Token 用量优化。陪伴企业从试点走向规模化应用。
周期 按需 · 目标 深度业务对接
专职 FDE 工程师常驻客户项目组，深度对接业务系统、数据资产与既有流程，确保 AI 应用与业务目标精准对齐、持续交付价值。
知识入库与结构化切分、检索增强（RAG）、引用与证据链、权限隔离与回退策略。应用于员工问答、研发运维知识库、合规法务知识库等。
术语库与字段映射、问题改写与约束、SQL / 接口生成与校验、结果解释与审计。让业务人员用自然语言获得口径一致、可解释的数据结果。
意图识别与槽位填充、资源 / 菜单治理、参数化跳转与事件总线、权限一致性校验。一个入口覆盖"问政策、查数据、办业务"。
风格特征提取与结构化、风格档案入库与检索、风格化生成与一致性、运用记录与持续优化。把"写作风格"变成可管理的企业资产。
员工自主问答、研发与运维知识库、合规与法务知识库、财务与流程知识库、项目与交付知识库、采购与供应商知识库、客服机器人、产品知识查询。
智能体广场、会议助手、智能客服、通用内容创作、产品设计助手、智能标书生成、智能合同生成、产品竞品分析、智能决策分析。
深度嵌入业务系统的数字员工：智能 ERP、智能综合办公、智慧合同审查、法务 / 合规助手、智能项目管理、智慧采购、智慧园区。
四维打分（数据资产就绪度、流程标准化程度、组织意愿与一把手支持度、系统开放性），产出 AI 应用成熟度诊断报告与场景机会清单。
按"业务价值 × 落地难度"二维定位，优先做高价值低难度的速赢场景；首期避开高难度场景，先建立组织信心。
知识清点、脱敏、结构化、切分与标注；建立知识责任人机制与更新机制。这是最难以被替代的壁垒，也是客户离不开我们的原因。
与客户业务骨干结对共建，培养内部种子用户；改写岗位 SOP，把 AI 动作嵌入原有流程节点，与业务系统（OA/CRM/ERP/PLM）打通。
建立使用率、场景覆盖率、单场景节省工时、Token 消耗趋势等效率看板；价值复盘会直接触发扩容与续费谈判，沉淀为行业模板。
交付关键：用"测试集 + 权限治理 + 可观测"把 AI 从"能跑"变成"可运维"；用 NDR（净收入留存率）和客户 Token 消耗增长率衡量 AI 是否真正被用起来。
多轮对话 + 指标查询 + 图表生成，投资研究数据开发从 2–4 周缩短至 3–5 天。
LLM + VLM + Regex 多引擎智能抽取，PDF/OCR 全文识别、多规则评查、结果量化。
产品问询（意图识别 + 知识召回 + 权限控制）与跨系统数据查询反馈，多模态结果输出。
一个入口覆盖"问政策、查数据、办业务"，知识问答角色隔离、操作引导、数据智问。
问题改写（术语库映射）+ SQL 生成校验 + 解释审计，制造业数据口径一致、可解释。
风格特征提取→风格档案入库→约束注入生成，实现一致性写作与复用。
