M01
政策
政策与申报智能体
政务服务机构 / 申报代理 / 科技企业
政策匹配材料要素提取申报书初稿评分表复核
交付物
申报书 Word · 复议报告 · 政策日历
2周
首个可运行原型
L1 / L2 场景 · 用真实数据验收
3级
从单点助手到系统级集成
按业务承受力选深度
私有化
数据可以不出域
本地部署 · 权限 · 审计留痕
01Capability Rack
你定制的不是聊天框，
是一个岗位。
每类智能体都能单独交付，也能组合成一个协作班组。 选一个最卡人的场景先跑通，再往上加人。
M02
知识
企业知识库问答
制造 / 贸易 / 集团职能中后台
制度问答合同条款检索售后知识权限分级
交付物
知识库 + 问答入口 + 更新流程
M03
流程
流程自动化智能体
有固定流程的运营与交付团队
工单分派审批摘要对账核销异常预警
交付物
编排流程 + 运行后台 + 异常通知
M04
增长
销售与获客智能体
B2B 销售团队 / 渠道与招商
线索清洗客户画像跟进话术商机复盘
交付物
线索池 + 跟进看板 + 话术库
M05
内容
内容生产智能体
品牌市场 / 自媒体 / 电商内容
选题规划口播脚本多平台改写合规审校
交付物
选题库 + 脚本产线 + 审校规则
M06
分析
经营分析智能体
老板 / 财务 / 运营管理层
日报周报异动归因图表生成口径核对
交付物
日报机器人 + 指标口径表 + 归因报告
没有找到你的场景？
更大的可能在这里：Agent 编排平台、MCP 工具接入、私有化模型部署、智能体评测体系——这些我们不摆货架，按项目谈。
02Customization Depth
三种深度，
按你的业务承受力来。
不是越重越好。先用最轻的方式验证一件事能不能被替下来，再决定要不要往下挖。
L1
Assistant / 助手级
单点场景，先试水
一个明确任务、一批固定材料、一个固定输出格式。适合第一次用 AI 的团队。
- 提示词与角色设定调优
- 小范围知识库（几十至几百份文档）
- 固定工具与模板接入
- 使用手册与一次团队培训
周期1–2 周
适合先验证可行性
L2
Workflow / 工作流级
多步编排，接系统
一条完整的业务链路：取数、判断、生成、人工审核卡点、回写系统。
- 多步骤编排与状态管理
- 跨系统取数与回写（表格 / OA / CRM）
- 人工审核节点与失败重试
- 运行后台、日志与效果看板
周期3–6 周
适合流程已经跑顺
L3
System / 系统级
私有部署，深度集成
数据敏感、合规要求高、要进内网、要留审计痕迹的场景。
- 本地 / 专有云私有化部署
- 账号体系、权限与操作审计
- 与业务系统深度对接与灰度
- 运维文档、监控告警与培训
周期6–12 周
适合政务 / 集团 / 强合规
NOTE 我们不按模型参数报价，按能替下来的工作量报价——所以场景诊断永远排在报价前面。
01
场景诊断
1 次访谈 + 材料走查先弄清楚谁在做这件事、一周做几次、每次多久、错在哪里。我们把流程拆到「动作」级别，判断哪几个动作可以交给智能体。
产出《场景与可行性评估》：能做什么、不能做什么、风险在哪
02
方案与报价
3–5 个工作日能力边界、数据清单、验收指标、工期与费用一次说清。验收指标写成可测的数字，而不是「显著提升」。
产出方案书 · 验收指标表 · 报价单
03
原型验证
2 周内用你的真实数据跑通一条真实任务链，把错误率和卡点摊在桌面上。原型阶段就要能回答「值不值得继续」。
产出可运行原型 + 真实数据测试记录
04
联调上线
按深度 1–8 周系统对接、权限配置、审计留痕、灰度放量。上线前必须有人工兜底路径，出问题时业务不能停。
产出部署环境 · 权限与审计配置 · 上线预案
05
迭代与托管
按月效果监控、badcase 复盘、月度优化。智能体不是交付即完成的产品，它需要有人持续喂数据和纠错。
产出月度效果报告 · 优化清单 · 版本记录
04Foundation
模型会换，
底座要稳。
智能体的价值不在用了哪个模型，而在数据接得进、工具调得动、出错查得到。
C01
多模型路由
按任务难度与成本自动选模型，可切换、可降级、可回滚，不被单一供应商绑死。
C02
知识库与检索
文档解析、切分策略、混合检索、引用溯源。答案要能点回原文，才敢用在业务里。
C03
工具与 MCP 接入
把查询、生成、写库、发消息这些动作封装成标准工具，让智能体能真正动手做事。
C04
权限与审计
按角色控制能看什么、能改什么；每一步操作留痕，出了问题能倒查到具体一次调用。
C05
私有化与国产化
本地部署、内网隔离、国产算力与操作系统适配，数据可以完全不出域。
C06
评测与监控
建立测试集与评分规则，持续跑分；上线后监控成功率、耗时与人工接管率。
可换模型
可插工具
数据不出域
效果可度量
Mission / 我们的使命
以推动人工智能技术场景化落地、商业化变现、产业化升级为己任，
让 AI 成为真正的生产力。
Pillar 01 · 落地
场景化落地
不追模型参数，追一个具体岗位能不能被替下来。所有能力最终都要落到一条真实业务流程上。
Pillar 02 · 变现
商业化变现
让 AI 产生可核算的收益——省下的工时、增加的成交、降低的返工，而不是一个无法验收的"赋能"。
Pillar 03 · 升级
产业化升级
把单个企业的经验沉淀成行业可复用的智能体，让技术从项目走向产业基础设施。
元启智演 · 深圳
Shenzhen · 2026
05Start Here
把场景说清楚，
比把需求写完更重要。
不需要完整 PRD。先说清「谁在做什么事、一周做几次、卡在哪里」—— 我们会给你一份初步判断：能不能做、值不值得做、大概多少钱、多久能上线。
/01
24 小时内书面回复不是"稍后联系你"，而是带判断的回复：能做什么、建议从哪一步开始。
/02
先算账，再报价先算这件事每周占掉多少工时，再谈价格。算不过来，我们会直接建议你别做。
/03
可以只聊到 NDA 为止涉密数据先签保密协议；广东可上门，外地可线上访谈。
何孟 18822822303（微信）
qiyuanzhiyan@qq.com
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Brief / 01