看见与整理
适合资料散、表单多、图片/票据/聊天记录难整理的团队。
- OCR、图像识别、语音转写
- 合同、工单、会议纪要结构化
- 先交付“可搜索、可统计”的资料底座
01 / Map Logic
一张地图看懂：AI 从哪里进入业务。
我们把 AI 落地拆成四条主干道。每一条都不是孤立功能，而是“业务输入、AI 动作、人工边界、结果指标”的组合。
理解与问答
适合政策复杂、产品多、客服问答重复、内部知识难传承的团队。
- 知识库、RAG、权限分层
- 客服/销售/员工助手
- 先交付“回答可追溯”的企业问答系统
生成与协作
适合内容生产、运营脚本、销售跟进、报告起草和多渠道复用。
- 文案、脚本、报告、邮件自动草稿
- 品牌语气和审核规则固化
- 先交付“人审 AI 草稿”的协作台
行动与运营
适合需要 7×24 跟进、社群运营、客户分层、工单流转的业务。
- 智能体、工具调用、CRM/工单/API 接入
- Neyris 数字智能体进入私域和客户关系
- 先交付“能行动、能记录、能复盘”的闭环
02 / Uncle Byte Planner
点几下，让老布先给你一条试跑路线。
这不是正式报价，而是一个轻量互动诊断。它会根据你现在最痛的环节、数据准备程度、主要触点和紧急程度，给出更适合先跑的 AI 路线。
推荐路线
先做“知识库客服助手”
把常见问题、产品资料、服务政策和历史对话整理成可追溯知识库，再接入客服或私域触点。第一阶段重点不是替代人，而是减少重复回答和新人培训成本。
资料清洗
知识库/RAG
人工复核
对话接入
第一周先整理 30-50 个高频问题和标准答案。
03 / Anatomy
一个能上线的 AI 方案，至少要有这六层。
只做一个聊天框很容易。难的是让 AI 清楚自己的资料来源、能调用工具、知道什么时候交给人，并且能被业务指标验收。
业务目标
数据与知识
Prompt 与规则
模型与工具
工作流与智能体
验收与迭代
边界先于能力
先规定 AI 能回答什么、不能承诺什么、哪些动作必须人工确认，再谈自动化。
流程先于炫技
如果没有业务流程承接，再聪明的模型也只会停在演示里。
指标先于上线
上线前定义响应时长、一次解决率、人工节省、转化提升或错误率，才能判断值不值得继续投入。
04 / Deep Routes
继续往下看，每条路线都有下一层解释。
这些入口后面会逐个扩成更完整的图文说明页。现在先用这张主地图帮你建立选择顺序。
05 / Visual Scenarios
不是 PPT 画饼，是看得见的业务动作。
诊断：找到最高频、最耗人的入口
先看客户咨询、销售跟进、内部审批、资料整理里哪一段最值得自动化。
搭建：把资料变成可调用能力
知识库不是文件夹，必须能被检索、引用、更新、权限控制。
运营：让智能体每天产生记录
AI 的价值来自持续使用后的日志、反馈、转化数据和流程改进。
06 / Guardrails
真正负责的 AI 方案，必须说清楚“不做什么”。
我们不会建议企业一上来就做大而全平台。更稳的做法是先跑一个高频小场景，把错误边界、人工兜底、数据权限和结果口径一起验证，再决定是否扩到更多部门。
