01 / AGENT
AI Agent 智能体开发AUTONOMOUS AGENTS
会自己拆任务、调工具、跑流程、交结果的数字员工。一个需求进去，它先规划、再执行、错了会重试、干完自动汇报。多智能体分工协作——一个管查、一个管算、一个管写。
AI 能力：能上生产的智能体
把大模型接进业务流程，而不是挂一个聊天框。从 Agent Harness 编排底座、 Skills 技能体系，到 RAG 知识库与私有化部署——交付的是能真正干活、敢放到生产环境的 AI。
AI Engineering
我们不止写代码，
我们不止写代码，
还造会干活的 AI
在页面上挂个聊天框，那叫玩具。我们做的是把大模型接进业务流程——能查数据、能开单、能审批、能自己把活干完的那一类。
从模型到智能体，是一整条工程链路
提示词只是起点。真正决定 AI 能不能上生产的，是它外面的那层「外壳」——上下文怎么管、工具怎么给、 循环怎么控、出错怎么救、成本怎么算。这些我们都做成了标准化底座，项目来了直接装。
Agent 编排
Harness
Skills
MCP
LangChain
LlamaIndex
vLLM
Ollama
Milvus
pgvector
RAG / GraphRAG
Function Calling
多模态 OCR / ASR
Prompt 工程与 Evals
Guardrails
私有化推理
AGENT HARNESS · 编排底座
生产可用
01意图理解 · 任务规划PLAN
02上下文压缩 · 记忆管理CONTEXT
03工具沙箱 · 权限边界TOOLS
04循环控制 · 重试 · 断点续跑LOOP
05全链路 Trace · 评测 · 成本TRACE
06多智能体协作 · 人机协同审批SWARM
AI 不是外挂，是长在业务里的能力。
从知识库问答，到能自己调工具、跑流程、交结果的智能体——我们负责让它在你的内网稳定跑起来。
02 / HARNESS
Harness 智能体编排底座AGENT ORCHESTRATION
上下文压缩与长期记忆、工具沙箱与权限边界、循环控制与断点续跑、全链路追踪与成本计量。让 Agent 从「能跑个 Demo」变成「敢上生产」。
03 / SKILLS
Skills 技能包体系REUSABLE SKILL LIBRARY
把业务动作沉淀成标准化技能：一次定义、随处调用、版本可回滚、可组合成更复杂的技能。技能库随项目生长，新 Agent 直接继承老经验，越用越聪明。
04 / RAG
RAG 企业知识库RETRIEVAL AUGMENTED
合同、图纸、邮件、Excel、扫描件统统吃进去。分权检索、引用可溯源、答案带原文出处。查得到就给答案，查不到就说不知道——不编。
05 / MCP
MCP 协议打通业务系统MODEL CONTEXT PROTOCOL
用标准协议把 ERP、WMS、OA、CRM、数据库挂上大模型。AI 能直接查库存、开单据、提审批、发通知——真的动手，不是陪你聊天。
06 / PRIVATE LLM
私有化大模型部署ON-PREMISE INFERENCE
内网 GPU、信创芯片本地推理，数据不出机房。模型路由、Token 计量、效果评测、灰度发布，一整套治理面板，谁用了多少、效果几分，一目了然。
FAQ
关于 AI 落地，常见问题
AI 项目一般从哪里开始？
从一个具体、可衡量的场景开始，而不是"全面 AI 化"。最常见的切入点是智能客服问答、单据识别录入、企业知识库检索这三类——见效快、风险低。我们会在需求阶段帮你挑出投入产出比最高的那个点，先跑通再扩展，不做一步到位的大平台。
我们的数据放在你们那里安全吗？
取决于方案。可以完全私有化部署在你的内网，数据不出企业；也可以用私有云。访问控制、操作日志、字段级权限都是标配。涉及敏感数据的场景，我们默认不调用外部公有模型，改用本地推理。
私有化部署是不是很贵？
主要成本在推理硬件。轻量场景（7B–14B 量化模型）用单张消费级显卡或国产推理卡就能跑，投入可控；只有高并发或大参数模型才需要多卡。我们会在方案阶段把硬件清单和成本算清楚，硬件由你自行采购，我们不赚差价。
和直接调用大模型 API 有什么区别？
直接调用 API 只是"能对话"。业务落地要额外解决四件事：数据从哪来、权限怎么控、结果怎么追溯、失败怎么兜底。这些正是 Harness 编排、RAG 检索、工具沙箱要做的工作。缺了这层工程，Demo 很惊艳，上线就出事。
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