非工作时间的电话直接转入语音信箱，导致线索流失。
我们的做法
- 构建了语音智能体来应答、评估并预约
- 将其连接至 CRM 和日历
- 针对复杂任务进行人工转接
成效 捕获了以往无人接听的非工作时间预约，并将员工解放出来以接听实时电话。
这是什么
Most AI projects stall at the prototype。
Demo 勉强可以运行，但极端边界情况会使其瘫痪，集成度极差，更从未在开发前定义好成功的衡量标准。演示性的 Demo 只需跑通一次。而在生产环境中部署的 Agent 必须每天在真实条件下，用真实数据面对真实用户稳定运行。
核心服务包括
- 业务场景定义与范围界定
- Agent 架构与集成
- 提示词工程与安全护栏设计
- 知识库构建与连接
- 开发、测试与部署
- 性能监控与持续迭代
定义
什么是 AI Agent 创建？
AI Agent Creation 是指利用经过验证的预建模式来构建 AI agent（如客户支持、线索合格性评定、信息录入和运营 agent），并根据特定团队的工具、数据和规则进行配置，从而使其比完全定制开发更快上线。
它是如何 工作 的
您无需从零设计 agent，而是从一个已经可以处理常见工作的模板开始，然后将其连接到您的系统（CRM、服务台、日历、知识库），设置其规则和安全防护栏，并在上线前针对真实案例进行测试。由于核心逻辑已经构建并经过实战测试，大部分工作是配置和集成，而不是重度开发。
适用于 哪些人群
适用于拥有清晰、可重复的任务且希望快速实现自动化，而不想耗费数月进行定制开发的中小型团队；其带来的理想成果是工作流和时间的深度节省，由 agent 处理日常录入、资格审查或支持工作，让员工花更少的时间处理重复性工作，更快享受自动化带来的便利。
实战 案例
一家服务型企业部署了一个预建的线索评估 agent：它与公司的网页表单和 CRM 相连，配置了对该业务至关重要的问题，并设置为在记录所有数据的同时将合格线索移交给销售代表，在几天内即可上线，而无需耗费数周一行行编写代码。
我们构建的 Agent。
- 客户支持和分流 Agent
- 线索评估与录入 Agent
- 内部知识与研究 Agent
- 文档处理与审核 Agent
- 外呼与跟进自动化
- 跨工具的多步工作流 Agent
看看 AI Agent Creation 是否适合您的团队。
获取免费报价构建、管理、运行
我们创建 Agent 并确保其持续运行
我们创建量身定制的 AI agent 以处理您业务中的特定工作，然后管理并运行它们，确保其持续输出成果。我们的资深团队基于 Claude、GPT 和开源模型，使用 CrewAI、LangGraph 和 n8n 进行构建，并将每个 agent 连接到所需的系统和数据。从首次构建到上线运行，我们全程负责，而不是只给您一个原型让您自己摸索。
agent 上线后，我们对其进行积极监控，并随着您工作流程的演进更新其行为，确保它始终发挥作用，而不是过时失效。
- 我们将每个 agent 限定在真实的特定任务中，然后根据您的工具、数据和规则进行构建
- 我们使用 CrewAI、LangGraph 和 n8n 并为任务匹配最适合的模型
- 我们添加了安全防护栏、测试和回退方案，从而确保 agent 在生产环境中表现得符合预期
- 随着您的流程和输入的变化，我们负责运营并更新智能体
立即查看实际效果
演示只运行一次。而您的智能体集群每天都在运行。
Agent fleet · 您的品牌● 3 个已上线 · 1 个测试中
● Support Agent 支持模式 · 已上线 62d今日 84 次对话 · 91% 已解决 · 7 次转接人工
● Lead Qualifier lead-qual 模式 · 已上线 41d已评估 36 条线索 · 12 条分发至销售
● Intake Agent intake 模式 · 已上线 23d已提交 15 份登记 · 已同步至 CRM
● Ops Agent ops 模式 · 测试中边缘用例通过率 129/142 · 周五上线
✓ 428 个边缘用例已通过Helpdesk · CRM · 日历已连接首个智能体将在 12 天内上线
示意性示例，用于展示我们交付成果的质量。
精选案例
代表性项目。
我们构建了智能体和自动化系统，旨在捕获需求并减轻员工的工作负担。
团队在信息录入和报告编辑上花费了数小时。
我们的做法
- 构建了用于登记分类和起草报告的内部智能体
- 增加了护栏机制与人工审核
- 记录了每一项操作以便审计
成效 缩短了日常周转时间，并将团队的人力转向更高价值的工作。
为遵守非披露协议（NDA），案例均已进行了匿名化处理，并经过编辑以展示典型服务范围，具体成效因市场、预算及起点而异。
如何运作以及为何有效
演示只运行一次。生产环境每天都在运行。
我们从行之s优秀的智能体模式（agent pattern）开始，而不是从零起步。然后，我们通过唯一能在真实流量中生存下来的方式来确立可靠性：明确的工具 schema、基于检索（retrieval-grounded）的解答、真实案例的评估集（eval set），以及基于置信度的分流机制（confidence-gated escalation）。这让智能体能够在设定的边界内行动，并在需要时进行人工转接。
- *选择模式，定义成功选择契合该岗位的成熟模式（如支持流转、线索评估、登记入账或运营工作流），并在构建前写明成功标准和护栏：智能体可以自主执行什么、哪些情况必须转交人工（如退款、对外承诺、账户变更），以及低于何种置信度阈值时应进行转交。
- 接入工具，植入知识库定义工具 schema——即智能体可以调用的 API、webhook 以及 CRM/帮助台/日历等操作的精确集合，并逐一明确其输入类型以及只读与写入权限。通过检索方式连接知识库，让答案牢牢立足于您自有的文档并进行引用，而不是仅仅依赖于模型的训练记忆。
- 基于真实案例构建评估集从您实际的历史工单、线索或请求中整理出一套分级测试集（eval set），包括棘手的边缘情况和已知的失败模式。在此基础上运行智能体，对其给出的解答及调用的工具进行通过/失败的打分评估，并调整 prompt、阈值和工具描述，直到它能在关键用例中顺利过关。
- 进行监测，然后分阶段推广添加单项操作日志记录，使每一次工具调用、检索和决策都可追溯、可审计。先从小范围（例如部分流量）开始上线，通常采用“先影子运行后正式上线”的模式，密切观察追溯轨迹及实际的成效指标；只有在评估数值和转交审核表现稳定时再扩大范围。模型选择保持可插拔、可替换，因此您不会被绑定在单一供应商身上。
- 在发布后实现闭环生产环境中的每一次升级和失误都会成为新的 eval 案例。该 agent 旨在随着时间的推移变得测量上更可靠，每一次经过审查的失败都会被重新纳入 eval set 中，从而使自主解决率不断攀升，而不是默默下滑。
实际案例研究一家 B2B SaaS 公司受困于海量的重复性 Tier-1 支持工单，希望引入一个 agent 来分流这些工单，同时又不会凭空捏造答案。
- 从构建客户支持模式开始，将其接入服务台（工单读取/创建）、只读账单 API 以及文档知识库（通过检索技术），使回复基于真实的文档文章，而非仅依赖 model 的记忆
- 基于六个月的真实工单构建了包含 120 个案例的 eval set；设置了置信度阈值，以便自动发送清晰的回复，并将其他情况（退款、不满的客户以及任何低于阈值的工单）转给人工客服
- 在 20% 的符合条件的工单中推行 “先影子测试后上线” 策略，在扩大范围前密切关注 trace log 和 CSAT，且每项涉及账户变更的操作均保留人工审核环节
- 在最初的八周内，它自主解决了大约 35% 符合条件的 Tier-1 工单，并将这些工单的首次响应时间中位数从数小时缩短至 1 分钟以内，每周的升级审查还会将新案例重新反馈到 eval set 中
为何有效
demo 只需要在面对友好的输入时成功一次即可；而生产环境中的 agent 每天都要面对对抗性、模糊和格式错误的输入，因此可靠性源于限制规则，而非更聪明的 prompt。将答案基于检索到的引用源，可以显著减少胡编乱造，而引用检查和兜底规则可以捕捉 model 依然偏离轨道的情况。由于它构建在经过验证的模式之上，并配有 eval set 和 traces，该 agent 旨在随着时间的推移变得测量上更可靠，每一次经过审查的失败都会被重新纳入 eval set 中，从而使自主解决率不断攀升，而不是默默下滑。
常见问题
疑问，为您解答。
我们从调研阶段开始，规划出确切的任务、agent 必须接触的系统以及成功的交接模式。一个功能专注的单用途 agent（例如，对入境表单填写进行评分并预订会议的线索评估 agent）通常在 3 到 6 周内即可交付，而跨越多个工具的多步骤 ops agents 则需要更长时间。我们为每次构建规划明确的里程碑，以便您清楚第一阶段交付的内容以及后续阶段的内容。
我们构建的 agents 能够与您运行的现有平台集成，包括 Salesforce 和 HubSpot 等 CRMs、服务台、Slack、电子邮件、数据库和内部 APIs。例如，一个支持类型的 agent 可以从您的数据库中读取订单历史记录，在您的服务台中起草回复，并在置信度较低时转交给人工处理。如果某个系统具有 API 或 webhook，我们几乎都可以建立连接，并且我们会在范围评估期间确认每一次集成，以确保不会出现意外状况。
我们不局限于特定 model 并且会根据任务进行选择。我们的技术栈包括 Claude、OpenAI GPT models，以及 Llama、Qwen 和 Mistral 等开源 models，并由 Salesforce Agentforce、LangGraph、CrewAI 和 n8n 等平台和框架协同编排。对于敏感或大批量的内部任务，我们可以在私有或自托管环境中运行开源权重 models，以控制成本并限制数据泄露风险；并且由于我们基于标准框架构建，您不会被锁定在单一供应商。
我们通过基于事实的数据源、明确的工具权限和安全护栏来限制 agents，确保它们仅在定义的边界内运行，并且针对任何敏感操作（如退款或对外承诺）构建了“人机协同”检查点。在发布前，我们针对真实场景和边缘情况进行测试，并为 agent 配备日志记录，以便追溯每一步操作。我们不承诺完美无缺，但在设计上保证了安全的故障应对——使 agent 在无法确定时转交给人工，而不是胡乱猜测。
您拥有我们为您构建的 agent、prompts、配置和集成代码的所有权。NYFTY 并不仅是交接后便销声匿迹，我们还可以提供持续的管理和运行服务，监控性能表现，随着您的数据和流程变化微调行为，并随着 models 更新而调整安全护栏。如果您的团队更倾向于在内部运营，我们还提供轻量化的交接方案，并在任何情况下都会做好万全的文档记录。
让我们使其可衡量。