Agent 应用开发
把模型能力封装为可靠、可评估的业务应用。
围绕明确任务设计 Agent 的知识、工具、状态、记忆和人工接管机制，并通过真实业务指标持续评估和迭代。
- Agent 架构与任务边界设计
- 模型、工具与知识编排
- 多 Agent 协作与状态管理
- 人工确认与失败恢复
- 质量、成本与效果评估
把投放、成本与客服，
放进同一张经营视图。
打通广告平台、订单、商品、履约与客服数据，让团队从“看流量”走向“看利润”，并利用 AI 缩短分析、决策与响应链路。
- 渠道与商品级成本归因
- 投放效果与利润联动分析
- AI 客服辅助与服务质检
- 经营异常识别与预警
- 增长策略复盘自动化
经营数据闭环
CryoGrid
广告平台
订单商品
履约成本
客服反馈
统一经营视图
分析 · 预警 · 决策 · 复盘
从最影响经营结果的问题开始。
- 01
增长成本看不清
投放金额不断增加，却无法准确判断哪些渠道、商品和客户真正创造利润。
- 02
经营数据总是滞后
数据分散在广告平台、ERP、客服系统和表格中，管理层看到的永远是滞后的结果。
- 03
重复工作消耗团队
大量员工时间消耗在资料查找、数据整理、重复沟通和机械判断上。
- 04
关键经验无法复制
关键经验掌握在少数员工手中，一旦人员发生变化，组织能力就需要重新积累。
- 05
AI 工具难以规模化
企业已经采购了 AI 工具，但缺少业务数据、流程连接和效果评估，最终难以规模化使用。
从增长前线，
到企业智能底座。
电商经营智能之外，五条企业能力可以独立落地，也可以逐步组合成一套贯穿经营与组织的智能 SaaS 系统。
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企业数字化与 AI
让 AI 嵌入流程，而不是悬浮在流程之外。
从部门协同、审批、知识查询到分析决策，梳理关键业务流程与系统接口，构建能够被员工真正采用的 AI 工作流。
- 企业流程与系统盘点
- AI 工作流设计与编排
- 内部系统及数据连接
- 企业知识库与智能检索
- 权限、数据边界与审计设计
商业情报与数据获取
把外部变化，转化为更早一步的判断。
围绕市场、竞品、渠道、客户与政策建立持续监测机制，让碎片化信息进入结构化分析和管理决策流程。
- 市场与竞品持续监测
- 关键事件与趋势预警
- 行业专题研究
- 管理层情报简报
- 情报检索与问答系统
数据工程与治理
把散落的信息，变成可信、可用的数据资产。
对公开网络数据与企业内部资料进行合规采集、清洗、结构化和持续更新，为分析、自动化与 AI 应用提供稳定输入。
- 公开网络数据采集
- 企业内部资料结构化
- 多源数据清洗与治理
- 数据口径统一
- 自动更新与质量监控
岗位智能与经验复制
把优秀员工的做法，沉淀为可复制的组织能力。
围绕岗位目标、业务规则与高频任务，把员工的隐性经验拆解为可复用、可评估、可持续迭代的人机协作 Skill。
- 岗位任务与流程建模
- 业务规则和知识封装
- Agent Skill 设计
- 标准操作流程自动化
- Skill 版本与效果评估
Agent 应用开发
把模型能力封装为可靠、可评估的业务应用。
围绕明确任务设计 Agent 的知识、工具、状态、记忆和人工接管机制，并通过真实业务指标持续评估和迭代。
- Agent 架构与任务边界设计
- 模型、工具与知识编排
- 多 Agent 协作与状态管理
- 人工确认与失败恢复
- 质量、成本与效果评估
企业数字化与 AI
让 AI 嵌入流程，而不是悬浮在流程之外。
从部门协同、审批、知识查询到分析决策，梳理关键业务流程与系统接口，构建能够被员工真正采用的 AI 工作流。
- 企业流程与系统盘点
- AI 工作流设计与编排
- 内部系统及数据连接
- 企业知识库与智能检索
- 权限、数据边界与审计设计
商业情报与数据获取
把外部变化，转化为更早一步的判断。
围绕市场、竞品、渠道、客户与政策建立持续监测机制，让碎片化信息进入结构化分析和管理决策流程。
- 市场与竞品持续监测
- 关键事件与趋势预警
- 行业专题研究
- 管理层情报简报
- 情报检索与问答系统
数据工程与治理
把散落的信息，变成可信、可用的数据资产。
对公开网络数据与企业内部资料进行合规采集、清洗、结构化和持续更新，为分析、自动化与 AI 应用提供稳定输入。
- 公开网络数据采集
- 企业内部资料结构化
- 多源数据清洗与治理
- 数据口径统一
- 自动更新与质量监控
岗位智能与经验复制
把优秀员工的做法，沉淀为可复制的组织能力。
围绕岗位目标、业务规则与高频任务，把员工的隐性经验拆解为可复用、可评估、可持续迭代的人机协作 Skill。
- 岗位任务与流程建模
- 业务规则和知识封装
- Agent Skill 设计
- 标准操作流程自动化
- Skill 版本与效果评估
Agent 不只是回答问题，
而是理解、判断并完成任务。
面向企业 SaaS 场景，我们把模型、知识、规则、工具和权限组合成可运行的 Agent，让智能能力真正进入业务系统。
内容理解
识别文档、表格、图片与对话中的关键信息，转化为结构化业务数据。
知识检索
连接制度、产品、客户与项目知识，在权限范围内给出有依据的答案。
任务规划
围绕业务目标拆解步骤、选择工具，并根据执行结果动态调整下一步。
系统行动
通过 API 和工作流连接现有 SaaS、ERP、CRM 与协作系统，执行具体操作。
人机协同
在审批、冲突与高风险节点请求人工确认，保留清晰的接管边界。
评估与治理
持续记录过程、来源、成本和结果，对权限、质量与效果进行审计。
只在值得的地方，
让 AI 接管一段工作。
不是把所有流程都改造成 AI，而是在判断密度高、重复频率高、结果可验证的节点先形成闭环。
- 01
经营分析 Agent
聚合销售、成本、客户和履约指标，回答经营问题并主动提示异常变化。
从被动看报表，到持续获得可行动的经营判断
- 02
流程协同 Agent
检查流程状态、材料完整性与等待节点，自动创建待办、催办或升级处理。
减少跨部门追问，让关键节点不再依赖人工盯守
- 03
数据治理 Agent
校验字段、匹配业务实体、识别重复与冲突，并将异常交给人工确认。
让多源数据能够增量更新、持续可信并可追溯
- 04
单据审核 Agent
从合同、发票和表格中提取字段，关联业务记录并识别缺失、差异与风险。
缩短录入和核对时间，把人力留给例外处理
- 05
员工与客户 Agent
基于企业知识辅助查询、服务回复、流程指导与质量检查，并连接后续动作。
让知识服务从一次回答延伸到任务完成
把持续获取的信息，
变成可验证的商业判断。
商业情报不是一次搜索，也不是单纯的数据采集。我们围绕决策主题建立合规获取、结构化处理、持续监测和证据追溯链路。
持续数据输入
公开网络与政策
网站、公告、政策和公开报告
行业平台与 API
结构化接口、行业库和开放数据
企业内部资料
文档、表格、会议纪要和业务记录
客户与渠道信号
反馈、询盘、价格与渠道变化
合规获取 → 清洗归一 → 实体识别 → 持续更新
可进入决策的情报
- 竞品动作与产品变化
- 市场趋势与需求信号
- 渠道、价格与供给变化
- 客户关注点与机会识别
- 政策、舆情与风险预警
每条判断保留来源、时间、对象与处理记录，支持追溯和人工复核。
数据、智能、行动，
缺一不可。
AI 的价值不来自一次漂亮的回答，而来自稳定的数据输入、明确的业务规则，以及真正进入工作流的行动能力。
01
可信的数据底座
连接企业内外部数据，完成采集、清洗、口径统一、权限控制与质量治理。
02
可复用的业务智能
将知识、规则、模型与岗位经验，封装为可持续迭代的业务 Skill。
03
可度量的业务行动
让 AI 进入现有系统和流程执行任务，并通过业务结果持续优化。
先跑通一个闭环，
再复制到更多业务。
我们以小切口验证价值，用真实业务结果决定下一步，而不是从一场漫长的“大数字化”开始。
- 01
业务诊断
找到高频、高价值、可度量的首个场景，明确数据条件、业务流程和结果指标。
- 02
最小闭环
用最小可用方案跑通“数据—判断—行动”的完整链路，快速验证实际价值。
- 03
系统接入
连接现有工具、数据源和权限体系，让新能力进入团队的日常工作方式。
- 04
持续进化
根据使用结果优化规则、模型和 Skill，并把成功方法复制到更多部门和岗位。
两个真实能力闭环，抽象成可复用的企业方案。
以下演示来自已验证的系统能力，只呈现业务逻辑与落地路径，不包含客户、项目或部署信息。
案例 01
智能客服运营平台
把会话、订单、物流与企业知识放进同一工作台，让 Agent 辅助判断，让客服保留最终决策权。
- 业务问题
- 信息分散、重复查询多，客服需要在多个系统之间切换，响应速度与服务标准难以兼顾。
- 数据与系统
- 多渠道会话 订单与物流 企业知识库 通知与工单
Agent 协同工作台
实时流程演示 客户：订单状态异常，什么时候可以处理？
Agent 正在识别诉求并调取上下文…
- 01
识别诉求
归纳客户问题、情绪与处理优先级。
- 02
补齐上下文
检索订单、物流、历史沟通与业务规则。
- 03
生成处理建议
给出回复草稿与可执行的下一步动作。
- 04
人工确认执行
客服确认后发送或操作，并完整保留记录。
业务结果
从单次回复升级为可追踪的服务闭环，回复、动作与结果在同一条记录中沉淀。
建议验收指标
- 首次响应时长
- 一次解决率
- 重复咨询率
- 人工确认覆盖
案例 02
跨境业务协同平台
连接计划、采购、履约与对账数据，把跨部门推进变成有规则、有预警、有回写的协同链路。
- 业务问题
- 表格与系统口径不一致，任务进度依赖人工汇总，异常通常在交付节点临近时才被发现。
- 数据与系统
- 业务表单 订单与库存 履约单据 财务对账
业务协同控制台
实时流程演示 业务表单
订单与库存
履约单据
- 01
同步与校验
增量接入多源数据，统一字段与业务口径。
- 02
生成计划任务
按业务规则拆解责任、节点与所需单据。
- 03
识别进度偏差
持续比较计划与执行，提前标记冲突和缺失。
- 04
复核并回写
人工处理冲突，确认后的变化可追溯回写。
业务结果
形成从数据进入、任务推进到异常闭环的统一经营视图，关键变化有依据、有人负责。
建议验收指标
- 数据准确率
- 异常闭环时长
- 任务准时完成率
- 对账周期
技术足够先进，
落地必须克制。
企业 AI 不是模型竞赛。我们更关注它能否被信任、被采用，并在真实业务中持续产生结果。
- 01 从经营结果倒推技术方案
- 02 优先连接现有系统和工作流程
- 03 不为使用 AI 而强行制造场景
- 04 将安全、权限与可追溯性放进设计
- 05 每个阶段都形成可验证的业务产出