我们不只部署 AI 工具，更帮企业重新梳理工作流，找到真正适合自动化的环节。
小型企业和工作室每天有大量重复劳动——整理表格、回复咨询、核对数据、写报告。这些事不复杂但耗时间，一个人当两个人用是常态。大模型技术发展到今天，已经可以用很低的成本把这些工作自动化，但大多数小团队不知道从哪下手，更不清楚哪些环节值得改、哪些没必要动。
我们做的事情分两步。第一步是工作流改造——坐下来理解你的业务怎么运转的，找出那些"人不该做"的环节，设计新的 AI 辅助工作方式。第二步才是上技术——把业务流程、产品资料、规章制度整理成结构化数据，搭一套本地运行的 RAG + Agent 系统，让 AI 接管重复性的问答、审核、录入工作。不用把数据传到云端，不需要专业 AI 团队，用消费级硬件就能跑起来。
现在我们的客户覆盖会计、电商、制造几个行业。每个项目都不同，但我们坚持一个原则：方案必须跑在客户自己的机器上，数据不出内网。
真实的落地场景，比任何宣传都更有说服力
一家 30 人的事务所，每位税务师手里压着几十家企业的账目。每年汇算清缴季，大家翻凭证、对科目、找异常，熬到深夜是常态。
我们把会计准则和税收法规做成知识库，又把客户历年的会计数据向量化。现在税务师问一句"这家企业今年的招待费有没有超标"，Agent 自动拉出账目、对比法规、标出风险点。原来半天的工作，十分钟内出结果。
一套消费级硬件就跑起来了，数据留在事务所自己的机器上。
15 个人的团队，运营着好几个店铺。客服每天从早回到晚，翻产品手册、查物流、解释退换货规则，永远有新来的同事在培训。
我们把全部产品资料和售后政策喂给 Agent，接上了店铺的在线客服入口。现在顾客问"这个型号和那个有什么区别""什么时候能到货""退换要找谁"，Agent 直接回答，遇到退货退款这类需要人拍板的才转给人工。
团队终于不用三班倒了，精力回到了选品和运营上。
一家做齿轮和轴承代加工的小厂，销售只有两个人。客户发来图纸询价，销售要查材料牌号、算工时、估交期，忙起来消息就忘了回。好几次第二天再回复，客户已经找了别家。
我们把材料价格、工艺参数、历史报价单整理入库，Agent 接在消息系统后面。销售五分钟没回，AI 先顶上，根据图纸描述给出大致价位区间，意向明确的客户再无缝转回销售手里。
客户再也不觉得被冷落，两个销售也能睡整觉了。
我们日常用到的工具和框架
LangChain、LlamaIndex、Dify，根据场景选最合适的。
CrewAI、LangGraph、AutoGen，多 Agent 协作编排。
vLLM、Ollama、llama.cpp，支持高性能推理和量化加速。
Milvus、Qdrant、Chroma，海量向量检索毫秒级响应。
DeepSeek、Qwen、Llama、ChatGLM，国产和开源模型全覆盖。
Docker、GPU 监控、CI/CD，标准化交付和长期运维。
所有方案默认私有化部署，客户的数字资产留在自己的机器上。
先理解业务再上技术，帮你梳理流程，找出真正值得用 AI 改造的环节，不做"为了 AI 而 AI"的事。
不追求一步到位，先让客户用上最小可行版本，再根据实际反馈迭代优化。
项目上线不是终点，持续的运维和优化才是真正的价值。