场景
不同行业的典型问题，以及 AI 可以怎样融入产品和流程。
行业场景
电商与零售
商品多、咨询杂，客服和运营被重复问题占满。
AI 融入的做法
Agent 处理售前咨询与售后分流；网站里的智能搜索和个性化推荐，帮顾客更快找到想要的。
- Agent
- AI 融入的网站
可交付的内容
教育培训
学员问题分散，课程匹配靠人工，跟进不及时。
AI 融入的做法
招生咨询 agent 先了解需求再推荐课程；学习平台里加入随学随问和学习计划建议。
- Agent
- AI 融入的软件
可交付的内容
企业服务与 SaaS
产品功能多，用户上手慢，工单和文档分散在各处。
AI 融入的做法
在产品里融入自然语言操作和智能引导；用知识库 agent 回答使用问题。
- Agent
- AI 融入的软件
可交付的内容
制造与供应链
数据分散在多个系统，异常靠人盯，报表耗时。
AI 融入的做法
把订单、库存、质检数据接起来，agent 汇总异常并生成日报；软件内加入异常提示与处理建议。
- Agent
- AI 融入的软件
可交付的内容
金融服务
资料审核量大、规则复杂，合规要求高。
AI 融入的做法
用 agent 做资料初审和要点提取，完整记录处理过程并交人工复核，决策过程可追溯。
- Agent
- AI 融入的软件
可交付的内容
本地生活
门店分散，评价和咨询量大，运营人手有限。
AI 融入的做法
小程序和网站里加入智能推荐与预约引导；agent 汇总评价、生成回复建议。
- Agent
- AI 融入的网站
可交付的内容
常见问题
项目一般怎么开始？
先做一次沟通，把要解决的问题、现有系统和成功标准讲清楚。随后我们给出方案和阶段划分，你确认后再开始构建。
大概需要多长时间？
取决于范围。单个 agent 或简单的演示通常较快，涉及多个系统对接的会更久。沟通之后我们会给出按阶段的时间安排，而不是一个笼统的数字。
我们需要提供什么？
业务流程的说明、能接触到的系统或接口、有代表性的数据或文档样例，以及一位能做决定的对接人。数据可以先用样例，不必一上来就开放真实数据。
数据安全和隐私怎么处理？
开始之前我们会和你确认哪些数据可以使用、在哪里处理、谁可以访问。具体的保密条款和部署方式，在合作协议里约定。
用哪个模型？成本怎么算？
按任务选择合适的模型，兼顾效果、速度和成本，也会考虑你对数据存放位置的要求。使用过程中产生的模型调用费用会在方案里说明，方便你预估。
这和在页面角落放一个对话框有什么不同？
对话框只是页面上的一个入口，和其他功能没有关系。我们把 AI 做进搜索、推荐、表单、审核和流程里，让用户在使用产品的过程中自然受益，而不需要专门去问 AI。
交付之后还会维护吗？
交付时会提供文档和交接。后续的维护、模型调整和功能迭代可以单独约定，具体方式在合作中确认。
怎么评估效果？
开始前先约定几个可以观察的指标，比如处理时间、转人工的比例、用户反馈。上线后按这些指标复盘，再决定下一步怎么调整。
想先看看哪些工作可以交给 AI？
告诉我们团队里最耗人力、最耗时间的环节，我们一起评估是否值得、该怎么做。