为你的团队配备 AI 工程师 — 构建生产级功能，而非演示 Demo
LLM 集成、检索系统、智能体工作流。我们将资深 AI 工程师嵌入你的团队，或直接为你的产品打造 AI 层。欧盟时区、不浮夸、真评测。
三种将 AI 接入你业务的方式
从 ROI 最清晰的地方入手。我们见过太多炫酷 Demo 在生产环境夭折 — 那种我们不做。
在你的应用中加入 LLM 功能
适用场景：你已经有 SaaS 或内部工具，想加入聊天 / 摘要 / 分类 / 生成等功能
为现有产品添加 LLM 驱动的功能。流式 UI、Prompt 版本管理、对照确定性基线的 A/B 测试，以及模型出错时的兜底路径。
- Anthropic Claude + OpenAI SDK，支持服务商容灾切换
- 支持取消、重试与限流处理的流式响应
- Prompt 版本管理 + 基于黄金数据集的评测
AI 智能体与工作流
适用场景：你目前由人工完成的重复性多步骤工作
构建能完成真实任务的智能体 — 调研、分类、起草、多步自动化。明确边界、可观测，必要时引入人工介入。
- 带强评测与链路追踪的工具调用循环
- 高风险动作设置人工审批关卡
- 运行时强制执行成本与延迟预算
面向你数据的检索（RAG）
适用场景：你有团队每天都要检索的大量文档 / 工单 / Wiki / 合同
为你的数据提供可检索的知识能力。混合检索（语义 + 关键词）、引用溯源、新鲜度控制，以及与现有权限体系对齐的访问控制。
- 向量库选 pgvector 或 Qdrant — 由你决定
- 引用追踪 — 每个答案都可回链到原始来源
- 重排序 + 元数据过滤（日期、归属人、ACL）
我们真正擅长的事
把可用的 AI 与炫酷 Demo 区分开来的关键能力。
Prompt 工程
版本化的 Prompt、结构化输出（JSON Schema、工具调用）、防 Prompt 注入护栏。我们把 Prompt 当代码对待 — 评审、测试、部署。
评测与监控
黄金数据集、带校准评分标准的 LLM-as-judge，对每次模型/Prompt 变更进行回归检测。将生产日志采样回灌到评测集。
向量数据库与 Embedding
pgvector、Qdrant、Weaviate — 各有取舍。我们根据规模和你现有基础设施来选型，而非偏好某家厂商。混合检索（BM25 + 余弦）。
智能体编排
LangGraph、自定义状态机，或简单的工具调用循环 — 哪种合适用哪种。跨智能体步骤的分布式追踪。失败后可恢复执行。
成本优化
模型路由（简单请求走便宜模型，难题走强模型）、Prompt 缓存、批量 API、响应缓存。在不损失质量的前提下通常可降本 40–70%。
隐私与本地化部署
敏感数据可在本地部署（通过 vLLM / Ollama 跑开源 LLM），商用 API 采用零留存策略，EU 数据驻留，符合 GDPR 要求。
我们用于生产的 AI 技术栈
都是在生产环境里真正跑过的工具，不是放在 Demo PPT 上的。
Claude (Anthropic)
LLMGPT (OpenAI)
LLMLangGraph
编排pgvector / Qdrant
向量数据库Python
语言TypeScript
语言为什么不直接找一家追风口的 AI 公司？
大多数 AI 项目失败在生产环节 — 不是模型不行，而是周边工程太脆弱。我们出身于软件工程（ERP、POS、移动端），所以会把 AI 功能当作普通生产系统来对待：评测、监控、回滚路径、成本管控一应俱全。如果你需要的是常驻团队的 AI 工程师，而非一次性项目，我们的团队扩展模式同样能满足。
查看团队扩展模式我们如何构建 AI 功能
先做发现。绝不把 Demo 直接推到生产。
发现与评测计划
任务是什么？对用户的影响是什么？什么算“做得好”？先定义评测，再选模型。无法度量的，我们不做。
快速原型
用最小的端到端切片打通真实数据 + 真实用户。必要时写一次性代码 — 学习速度比可复用脚手架更重要。
生产化
评测通过后再做加固。限流、可观测性、兜底、成本预算、安全评审、部署流水线。
运营与持续改进
在生产环境持续监控评测，识别漂移，迭代 Prompt 与模型。我们会在上线后继续陪跑 — AI 功能靠反馈越用越好，而不是越用越差。
有 AI 功能的想法？
告诉我们你要解决的问题 — 不是你想用的模型。我们会回以评测计划、对 AI 是否合适的真实判断，以及大致范围。通常 48 小时内回复。
不浮夸。不放 Demo 视频。没有 evals 不算数。