B2B SaaS（A 轮至 C 轮）
自主解决一线工单的客服 Copilot
支持量随营收线性增长，人力却跟不上。我们构建的智能体会读取你现有的知识库、历史工单、产品遥测与一组精选工具（退款、重开发票、重置密码、改期发货），从而端到端解决底部 40%–60% 的工单而无需人工接管。二线与边缘工单连同结构化摘要与建议动作路由给人工，让首次响应降到 30 秒内，同时解决质量保持稳定。
自主系统
面向企业的下一代 AI 智能体
超越静态聊天机器人。我们开发能够理解上下文、与现有工具交互并自主执行工作流的复杂 AI 智能体。
- · 自定义大模型编排
- · 多智能体协作系统
- · 工具调用与函数调用能力
- · 上下文感知的长期记忆
合作通常 起价人民币 ¥35,000 元。最终方案在发现会议后定价。
讨论您的 AI 智能体项目DevStudio 如何交付 AI 智能体
杭州的资深工程团队，多名成员来自阿里等一线大厂。项目制报价 ¥100,000–¥600,000，周期 4–10 周。每个项目在交付任何代码之前，都把三项工程承诺写进合同。
承诺一
第 1 周交付 Eval
首个冲刺即交付 200+ 个带预期输出的参考用例与 CI 门控评分标准——在任何生产代码合并之前。准确率从第一天起就被度量。
承诺二
6 个月质保期
对生产修复提供六个月质保。客户在交接首日即拥有源代码、部署文档与运维手册——绝无供应商锁定。
承诺三
每季度 Token 审计
每 90 天针对 Eval 集重新评估 Token 路由、缓存与模型选型，让单位经济性随流量增长保持可预测。
入门产品 —— 付费方案评估
¥5,000–¥20,000，1–2 周——在任何开发合作前给出书面 go/no-go
一项固定价格的可行性合作。约四分之一的评估会建议「不要做」。若你决定推进，该费用 100% 抵扣开发合作。
本地化 AI 开发洞察
我们的 AI 智能体开发方法论扎根于最新的智能体编排进展（如 LangGraph、AutoGen）。我们在基础模型与企业安全要求之间搭建桥梁，确保 AI 智能体在受控边界内运行，同时最大化效率。团队提供端到端的多云基础设施集成，为您的智能劳动力保障低延迟与高可用。
开启您的 AI 之旅
用智能体重塑您的运营。
本服务适用于哪些场景
AI 智能体不是单一品类。智能体的形态——自主程度、触达的工具、所需护栏——完全取决于你想压缩的工作流。以下是我们的买家在投产头两个季度内回报最强的模式，以及每种场景在生产中的样子。
运营（RevOps / FinOps / IT）
压缩跨系统流程的内部运营智能体
运营团队的多数精力消耗在 Salesforce、NetSuite、Jira、Slack 与一长串表格之间搬运信息。我们构建端到端拥有某个特定重复流程的智能体——报价到回款的例外处理、员工入职、供应商入职、月结前检查——并对底层系统执行该流程、留全程审计轨迹。每个智能体只锚定一个带 ROI 的工作流，而非泛化的「万能助手」，这正是可靠性维持在 95% 以上的原因。
电商（DTC 与平台卖家）
以目录速度运转的商品上架智能体
把 2,000 个 SKU 以手工调优的标题、属性与类目映射上架到 Amazon、Shopify、TikTok Shop、Walmart，对人工团队是六周的项目。智能体读取主商品库、套用渠道专属上架规则、生成合规文案、选对类目叶子节点，并把图片排入你的视觉流水线——把同样的项目缩短到 48 小时，仅对含糊案例保留人工复核。
知识密集型专业服务
面向法务、咨询、会计的研究与起草智能体
初级人员每周 30%–50% 的时间花在初轮检索、摘要备忘与文档比对上。我们构建的智能体从你的文档语料与批准的外部来源取材，产出带引用追踪的草稿，把新问题标记给人工复核，并将一切送入你既有的评审流程。智能体永不取代资深复核者——它只移除前 70% 的机械工作，让复核者把时间用在判断而非检索。
医疗与受监管行业
护栏内的理赔、编码、合规分诊智能体
受监管工作流有硬规则、审计要求与对幻觉的低容忍。我们构建在显式策略层内运行的智能体：每个动作执行前都对照确定性规则集检查，每条模型输出都以带引用的检索源文档为接地，每个决策连同完整提示、检索上下文与工具调用一并记录。这是受监管买家能向监管方或外部审计师为智能体决策辩护的唯一模式。
销售（外呼与管道运营）
充实漏斗顶部的销售研究与个性化智能体
BDR 的大部分时间花在研究与个性化、而非对话上。一个读取你 ICP 定义、抓取潜客信息面（官网、LinkedIn、近期新闻、产品发布、招聘信号）并起草个性化首触邮件的智能体，能把一名 BDR 变成约三人的产出。人工在发送前把关，从而保证可达性与品牌语气。
我们如何交付
我们交付的每个 AI 智能体项目都走同样的五个阶段。阶段是顺序的，因为每个阶段都为下一阶段降险：跳过发现意味着构建错的智能体，跳过评估意味着上线一个你在生产中无法辩护的智能体。首个智能体总时长通常 8–14 周；同一平台上的后续智能体因平台层复用，3–5 周即可交付。
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发现与工作流映射
第 1–2 周我们与你的操作者并肩、贴身观察智能体将要拥有的工作流。产出是一份书面工作流规格：智能体必须触达哪些工具、哪些决策是确定性的、哪些是判断性的、人工复核者能接受哪些失败模式、成功指标是什么。发现是发现「你在启动会上描述的工作流，并不是团队每天真正在跑的工作流」的最便宜环节。
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Eval 集构建
第 2–3 周写智能体代码之前，先建 Eval 集。至少 200 个带预期输出、预期工具调用与预期失败模式的参考任务，取自你真实的历史工作流日志。Eval 集就是契约：过则上线，不过则继续迭代。先建 Eval 集，正是生产级智能体与 demo 的分水岭。
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智能体架构与工具集成
第 3–7 周设计编排层（按工作流选 LangGraph、自研状态机或托管框架），接好智能体要调用的每个工具，构建用于接地知识的检索层，并加上在执行前检查每个动作的护栏层。多数工程量落在此处。本阶段末交付一个能在开发机上端到端跑通 Eval 集的智能体。
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评估、加固与监督试运行
第 7–11 周智能体先跑全量 Eval 集，再对真实工作流的影子流量运行，由人工复核每个决策。我们调优检索、提示、工具描述与护栏，直到 Eval 通过率达到你定义的生产阈值（通常 90%–95%，视错误代价而定）。加固也覆盖成本：Token 路由、缓存与提示压缩在此调优，让月度运行成本从第一天起可预测。
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生产上线与陪跑
第 11–14 周 + 持续在功能开关后切换到生产流量，每个工具调用都带 kill switch。我们在投产头六周保持贴身、分诊真实边缘案例，随后转为月度陪跑节奏：每次模型升级重跑 Eval 集、月度成本与准确率复盘、季度平台层升级。第 14 周起你的团队拥有该智能体——若你愿意，我们负责让它保持健康。
你可以拿来考核我们的里程碑
这些是典型 14 周首智能体合作中我们会命中的具体检查点。每个里程碑都有书面交付物与演示，让你无需追问就清楚项目进展。
Milestone
第 2 周
工作流规格签署确认
一份书面、带图的工作流规格，覆盖工具面、决策类型、失败模式容忍度、成功指标与范围外边界。后续合作以此文档为衡量基准。
Milestone
第 3 周
Eval 集 v1 就绪
至少 200 个参考任务载入我们的 Eval 测试台，带预期输出与预期工具调用。测试台在 CI 中对每次变更运行，回退在数分钟内暴露。
Milestone
第 5 周
工具集成与检索层端到端跑通
智能体要调用的每个工具都接好鉴权、重试、幂等与错误处理。检索层（向量库 + 重排序）对每次查询返回带引用的接地上下文。
Milestone
第 7 周
智能体 v1 在开发机通过 Eval 集
智能体端到端完成全量 Eval 集并有可衡量通过率。我们公布通过率与失败分布，让到生产阈值的差距一目了然。
Milestone
第 10 周
人工复核下的影子流量试运行
智能体对真实工作流流量运行，人工复核者为每个决策打分。我们把分歧收集为新的 Eval 用例，调优并重跑直到达到生产阈值。
Milestone
第 14 周
带 kill switch 与运维手册的生产切换
流量移到功能开关后，配每工具 kill switch、完整可观测性看板、值班运维手册与书面回滚计划。此后你的团队拥有该智能体，我们以陪跑方式支持。
常见问题
这些是每个认真买家在首次通话就会问的问题。下面是简答；任何一条都可在发现电话上展开。
一个 AI 智能体项目通常多少钱？
新工作流上的首个生产智能体落在 ¥280,000–¥850,000，取决于需集成的工具数量、工作流的合规属性，以及你的 Eval 数据是否已就绪。同一平台层上的后续智能体约为该成本的 30%–50%，因编排、可观测性与护栏层可复用。合作通常从 ¥35,000 起的「发现与工作流规格」阶段开始，无论是否继续合作该产出都归你。
多久能在生产中见到结果？
对一个范围清晰、Eval 数据可用的干净首智能体项目，真实生产流量通常在第 12–14 周跑起来。首个可衡量的业务结果（工单解决、节省工时、上架数量）通常在切换后 4 周内、工作流稳定后显现。
你们用 LangGraph、AutoGen、CrewAI 还是自研栈？
按工作流选编排层。LangGraph 是有状态、分支工作流的默认选择，因其状态机可审计。当工作流大体线性、工具少时用更轻的自研编排。我们规避「框架抽象比所建模工作流更重」的过度框架化。选择会写进工作流规格，可复审而非靠玄学。
代码与 IP 归谁？
完全归你。所有代码、提示、Eval 集与基础设施即代码都交付到你的 GitHub 组织与云账户。我们第一天签互相 NDA，合作开始签 work-for-hire 协议。没有供应商锁定层：你可在任何里程碑替换我们并从断点续接。
如何防止幻觉与不安全动作？
三层。其一检索接地——智能体为每条事实断言引用源文档，Eval 集检查引用正确性而非仅答案正确性。其二确定性护栏——每次工具调用执行前对照策略规则检查（不经人工批准不做不可逆动作，不做声明工具面之外的动作）。其三完整可观测性——每个提示、检索上下文、工具调用与模型响应都记录，任何不安全行为事后可复现。
底层模型升级时会怎样？
每次升级我们都在新模型上重跑全量 Eval 集。若通过率下降，调优提示与检索直至恢复，然后才切流量。此项含在月度陪跑费内。跳过这一步的买家，正是被供应商发新版本时悄然回退所打击的人。
智能体能处理多语言工作流吗？
能。多数现代基础模型开箱即处理英文加主要欧洲与东亚语言。Eval 集须包含各目标语言的参考任务，让质量按语言度量而非假设。长尾语言需额外检索与评估工作，并在工作流规格中显式定范围。
你们签 SLA 吗？
签。生产智能体交付时附编排层的明确可用性 SLA（通常 99.5%–99.9%，视基础设施而定）、基于 Eval 通过率的准确率 SLO，以及明确的事故响应时间。SLA 档位与定价在上线前商定、按季度对照真实生产数据复审。