按你公司的现状，
把 AI 装到真实业务里。
你的团队、你的 ERP、你的数据、你的流程都不一样。我们做的事是把 AI Agent 拼进这套现成的工作系统——而不是让你团队迁就一个标准产品。
咨询 / 方案诊断
帮你判断 AI 在你公司里的最小起步动作，输出一份可以直接执行的方案。
这一步在解决什么
很多老板买了一堆 AI 工具，员工各自试了一段时间，订单和利润没有明显变化。问题不一定是工具不好，往往是因为没有人系统地看过：哪个流程值得交给 Agent、哪个先做、哪个不要做、用什么模型、接什么数据。我们这一步就是把这件事一次性想清楚。
交付内容
- 业务流程梳理 + Agent 化机会清单
- 优先级排序：哪个先做、哪个后做、哪个不做
- 30 天落地路线图
- 推荐的工具 / 数据接入 / 系统架构
- 下一步建议：先做诊断 demo、还是直接进入定制开发
定制开发
把 Agent 接进你公司已有的系统、流程和数据。
这一步在解决什么
你公司可能已经在用一些自研或定制开发的 ERP、内部 SaaS、自建数据库——这些系统对外没有标准 API，Agent 默认拿不到里面的数据，也没法在里面执行操作。要让 Agent 真正进入业务流程，就需要这一层定制开发：给它打通入口、配权限、写适配。
· 公司用了一套自研 ERP，所有订单、库存、客户数据都在里面，Agent 现在看不到
· 业务跑在内部 SaaS（自研工单系统、自研客户管理系统等），需要 Agent 能查能改
· 数据散在多个 Excel + 飞书多维表 + 老旧数据库里，需要先做归一化再让 Agent 读
· 公司想让 Agent 调用某个国产 SaaS（卖家精灵、店小秘等），但对方没开放 MCP / API
· 想用某个 agent harness（Claude Code、OpenClaw、Hermes）部署在公司服务器上而不是云端
计价
AI 工程师人天 ¥2,000 / 人天 起。需要多少人天我们在诊断阶段就给你算清楚——不收任何不可见的费用。
企业内训
系统搭好之后，让团队真的会用。
这一步在解决什么
很多公司花了钱部署 AI 工具，结果员工还是按老方式工作，因为没人系统地教过他们「该把什么任务交给 Agent」「该怎么和 Agent 协作」。我们的标准内训是 6 门课 / 6 小时：4 门必修建立共同工作方法，再从选修池里按你团队的真实场景任选 2 门。
怎么教 · Hands-on Keyboard
不是单向讲 PPT。参考 Palantir AIP Bootcamp、Anthropic Applied AI、OpenAI Deployment 的 FDE 培训方式——让学员在自己的真实业务、真实数据、真实 Agent 上动手，每节课结束前都跑出一个能用的 Skill 或工作流，培训结束时团队已经有「自己跑通的真实用例」可以带回部门复用。
4 门必修课
Agent Introduction：从聊天机器人到数字员工工作台
让学员建立 Agent 的共同语言，理解 Agent、LM、传统 Chat Bot 和工作流的差异，并能完成个人 Agent 的基础配置与任务启动。
Prompt Engineering：把模糊需求写成任务契约
让学员掌握把任务交给 Agent 的基本契约：Goal、Scope、Owner、Evaluation 与 Specification，使 Agent 的输出可执行、可验收、可复盘。
Harness Engineering：给 Agent 配执行环境、资源和装备
让学员理解 Agent 做不好不一定是模型或 prompt 问题，而是 context、capability、resource、权限、工具链和数据入口没有配齐。
Skill Engineering：把一次成功任务封装成可复用能力
让学员学会把 Agent 执行过的任务从一次性 prompt 转化为可复用 Skill，并能评估 Skill 是否稳定、可检查、可迭代。
选修池 · 按团队场景任选 2 门
数据收集与处理：让 Agent 抓去数据，并接入 API 和 MCP
让学员掌握让 Agent 获取外部与内部数据的基本路径，并把杂乱数据清洗成可写入表格、可复查、可继续分析的结构化记录。
数据库基础：把 Excel/群聊记录/文件夹变成协作数据中台
让学员理解企业数据底座不是一个 Excel 文件，而是一套围绕业务对象、权限、视图、文件和自动化形成的协作数据中台。
数据分析与可视化：让 Agent 从数据中生成洞察和看板
让学员学会让 Agent 基于结构化数据完成分析、解释异常、生成可视化和管理层简报，同时保留口径、证据和人工复核边界。
设计类 Agent：海报、PPT、VI 素材与 Infographic 的标准化生产
让学员掌握用 Agent 完成平面设计类任务的流程，并把主观审美任务转化成风格约束、模板、Skill 和批量生产规范。
图像类 Agent：产品图、模特图、照片与影像素材生产
让学员掌握用 Agent 组织图像生成、编辑、修图和质检的工作流，尤其解决产品真实感、一致性、品牌风格和批量可控问题。
视频类 Agent：广告片、种草视频与批量短视频生产
让学员掌握用 Agent 完成视频脚本、分镜、素材组织、视频模型提示词和后期剪辑协同，并把视频生产变成可迭代 Skill。
音频类 Agent：TTS、ASR、Voice Clone 与声音工作流
让学员理解并实操常见音频模型与工具的安装、调用和工作流设计，用 Agent 完成转录、配音、声音克隆和音频素材处理。
数字人 Agent：常见数字人模型与端到端应用搭建
让学员理解数字人不是单一模型，而是形象、脚本、声音、口型、视频合成、审核和发布构成的工作流，并能用 Agent 跑通一个最小数字人 demo。
多 Agent 协作：从单个个人助理到团队化多 Agents 系统
让学员理解什么时候需要多个 Agent，以及如何从部署层、路由层、身份层拆分角色，设计可管理、可追责、可协作的 Agent 系统。
Loop Engineering：用 Trace、Eval 和反馈让能力持续变强
让学员掌握把一次 Agent 工作变成可观察、可评价、可改进的 loop，用 trace 和 eval 驱动 Skill 和任务系统持续升级。
Distillation：把人的隐性经验蒸馏成 Agent 可用资产
让学员理解员工蒸馏不是简单“克隆一个人”，而是把工作方法、人际关系、知识库、判断标准、语气和人格线索沉淀成可复用系统资产。
Agent 自进化：问题归因、反思机制与迭代升级
让学员掌握 Agent 任务或 Skill 没做好时的归因方法，避免只让 Agent 口头认错，并能设计更可靠的反思、审计和升级机制。
Vibe Coding：把复杂 Skill 升级成一套操作系统
让学员理解什么时候不该只靠 Skill，而应把复杂能力设计成一套有前端、后端、数据、权限和工作流的系统，并用 Agent 快速搭出可测试原型。
学员能带走什么
定价
人数 21-50：¥29,800 · 51-100：¥49,800 · 100+ 一对一定制 · 线下另收差旅 · 完全用你业务做练习的「定制版」+ ¥10,000 起
陪跑 / 持续运营
部署和培训只是开始。我们把陪跑单独做成一套持续运营服务，让 Agent 系统在真实业务里越跑越稳、越用越懂业务。
这一步在解决什么
AI 工具一年三换、上游 API 一周一变、员工每周都有新的工作场景冒出来。陪跑就是把这些不稳定性接住：巡检系统、复盘真实使用、迭代 Skill 和知识库，并把结果放进 ROI 看板里持续对账。