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
自工作流至落地系统。
Agent 的实用性完全取决于它所在的工作流。在构建任何内容之前，我们都会对流程、输入、输出、决策点、边缘情况和升级逻辑进行全面梳理。
核心服务包括
- 需求收集与工作流梳理
- Agent 设计、prompting 以及安全护栏开发
- 知识库与系统集成
- 开发、测试与部署
- 监控、迭代与持续支持
定义
什么是 AI Agent 开发？
AI Agent 开发是指立足于团队的实际工作流程，构建生产级 AI agent 的全过程：即开发能够规划多步骤任务、调用实际工具并在确定的控制下运行的软件。它融入了深度系统集成、定制化安全护栏以及针对您业务运作方式的专项评估。
它是如何 工作 的
工程师映射实际的工作流程，然后构建一个具有编排控制流、记忆和工具访问权限的 agent（在 Claude 或 GPT 等模型之上，使用 LangGraph 或 CrewAI 等框架），并通过权限控制、日志记录和人工审批关卡将其连接到您的生产系统。该 agent 配备了追踪和特定任务评估，从而可以在生产环境中对其行为进行衡量、修正并保持其可靠性。
适用于 哪些人群
适用于核心业务过于复杂、高风险或深度集成，以至于现成工具无法胜任的企业和中端市场团队；其成果是让曾经需要大量人工的流程实现高吞吐量与高可靠性，且错误更少、控制措施更令团队信赖。
实战 案例
比如，客户支持运营团队需要一个 agent 来读取接收到的工单，在 CRM 和计费系统中核对客户记录和订单状态，起草解决方案，并将任何涉及退款的步骤路由给人工进行审批；同时，在接触实际案例之前，每一步都会被记录下来，并比照真实的过去工单进行评估。
我们服务的人群。
- 现成的 AI 工具过于通用，难以令人信赖
- 您需要具备安全护栏和评估机制的专属定制解决方案
- 以往的 AI 落地失败，原因在于流程未被明确定义
看看 AI Agent 开发是否适合您的团队。
获取免费报价构建、管理、运行
我们开发并运营的企业级 AI Agent
我们为复杂的企业和中端市场业务开发生产级 AI agent，并负责其运行。我们的资深工程师基于 LangGraph、CrewAI 和 n8n 进行构建，并与 Salesforce Agentforce 集成，由 Claude、GPT 等模型或 Llama、Qwen 及 Mistral 等开源模型提供动力支持。这些 agent 均深度接入您的实际工具和数据，并配备企业级团队所需的控制权限，绝非出了沙盒就无法运行的演示 Demo。
我们在生产环境中为每个 agent 配备追踪和评估机制，以帮助及早发现偏差与故障、减少对客户的影响，并支持更快的修复。
- 我们使用 LangGraph 和 CrewAI 构建具有工具、记忆和清晰控制流的多步骤 agent
- 我们将 agent 集成到您的生产系统中，并配备权限管理、日志记录和人工审批关卡
- 针对每项任务，我们挑选并组合不同的模型，涵盖从 Claude、GPT 到各类开源模型
- 我们在生产环境中部署、监控并维护 agent，长期保障其可靠性与成本控制
立即查看实际效果
围绕您的工作流程构建的 agent，且包含安全护栏。
争议分流 Agent v1.4 · 您的品牌运行 #4,182 · 实时追踪
09:14:02触发 · 收到邮件已解析 → 意图：账单争议 · 94% 置信度
09:14:05CRM 查询 · 已获取账户、计划层级 + 最近 3 张发票信息
09:14:08防护限制 · $1,240 额度超出 $500 自动审批上限
09:14:09升级 · 路径 B，草拟回复 + 上下文已分配给 A. Okafor
09:14:11已记录 · 运行已对照评估集 disputes-v3 进行评分 · 通过
132 本周运行91% 实现端到端解决9% 符合预期的升级转交
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
专为可衡量而设计，而非仅仅靠 Prompt。
可靠性源自将 Agent 视为包含类型化工具和评分评估集的有界控制循环，而不仅仅是一个聪明的 Prompt。我们首先构建故障抑制和测量机制，以便可以观察、回归测试和纠正其行为，而不是仅凭运气。
- 约束 Agent 循环我们明确定义了“计划-行动-观察”循环：模型拥有哪些决策权、每次运行的工具调用迭代上限以及价格/时间预算（Token 数量），以及确定性的终止条件。这能防止循环失控和无休止的 Token 消耗（正是这些问题让初级 Agent 的成本和行为变得不可预测）。
- 工程化工具，而非仅靠 Prompt每一个系统动作都会转化为具有严格输入/输出 Schema、专属凭证范围和幂等性的类型化工具，因此重试调用不会导致重复收费或产生重复记录。高风险工具（如写入核心系统、超过指定额度的退款）须经过明确的审批关卡，而非仅凭模型的自主裁量。
- 工程化上下文窗口我们精确控制模型在每一轮交互中看到的内容：检索正确的账户和政策片段、经过提炼的运行历史（而非原始记录），以及针对边缘情况的 few-shot 示例。紧凑的上下文能让 Agent 保持准确务实，从而减少因把所有内容都塞进 Prompt 导致的精神幻觉和成本剧增。
- Eval 驱动开发我们基于真实的歷史案例构建了一个带标签的评估集，并使用断言和以 LLM 为裁判的标准（任务成功率、政策遵循度、工具调用的正确性）来对运行效果进行评分。该评估集随后成为了回归把关机制：除非能够保持或超越现有案例的通过率，否则不发布任何 Prompt、模型或工具的更改。
- 在生产中隔离控制故障我们通过链路追踪来监测每一次运行，并引入带退避策略的重试、超时机制、针对不稳定依赖项的熔断器，以及当置信度低或触发护栏时、会将包含完整上下文的数据升级给人工处理的异常保留路径。实时追踪数据会直接反馈到评估组中，以便尽早发现偏差。
实操案例某 B2B SaaS 公司每周分流约 1,200 个入站支持工单，退款争议处理曾消耗了高级业务代表大半个下午的时间。
- 将工作流建模为有界循环：分类意图、从 CRM 和计费 API 拉取账户和最近的发票、起草解决方案，然后终止，每次运行限制在最多 6 次工具调用和 40 秒预算内
- 将每次集成编写为具有严格输入 Schema 的类型化、幂等工具（get_account、list_invoices、draft_reply），并将超过 $500 的退款额度置于人工审批步骤之后
- 构建了一个包含约 180 个带标签历史工单的回归评估集，由 LLM 裁判针对解决正确性和政策遵循性进行评分，并将其配置为合并门槛（merge gate），使得低于基线通过率的任何 Prompt 或模型更改都无法发布
- 试点后：大约 88% 的争议处理在政策合规内端到端自动起草完成，其余的则按设计进行附带完整上下文的升级转交，高级代表的工作也从处理每一个案例转变为仅审核被标记的案例
为何有效
单个 Prompt 在 Demo 演示中可能显得完美无缺，但只要输入、模型或业务规则发生变化，就会立刻产生偏差，因为此时没有任何标准在约束它。将模型包裹在一个由类型化、幂等工具和评分评估集构成的有界循环中，能把“似乎能运行”变成一个可以进行回归检验的量化数字，这样每一次 Prompt 或模型的更改在发布前都会根据真实案例进行验证。正是这种做法，让 Agent 能够在面对高并发真实流量时始终保持值得信赖，而不是默默地发生质量衰退。
常见问题
疑问，为您解答。
大多数 Agent 从项目启动到可运行的 Pilot 试点需要 3 到 6 周，而完全的生产级强化通常需要 6 到 10 周，具体取决于涉及系统的数量。我们通常从一个业务针对性极强的首版开始，优先处理您价值最高的工作流，在实际使用中得到验证后再行扩展。那些需要写回记录系统的复杂多步骤 Agent，由于涉及严密的测试和安全防护，开发周期通常更接近这个范围的上限。
我们围绕您的实际技术栈构建智能体（agents），而非受限于固定的连接器列表。常见的集成包括 Salesforce 和 Agentforce、您的 CRM、服务台和工单工具、内部数据库、电子邮件和日历、Slack 以及自定义 API，并使用 LangGraph、CrewAI 或 n8n 等框架连接在一起。例如，支持智能体可以读取工单、在 Salesforce 中查找账户、以您的口吻起草回复，并将解决方案记录回案例，无需人工重新输入任何内容。只要系统有 API 或数据库，几乎都可以连接。
您拥有它的所有权。我们交付源码、提示词（prompts）、配置和文档，并将其部署到您的基础设施或云账户中，使智能体（agent）及其数据完全受您控制。我们还通过基于开放框架构建并支持模型选择（包括 Claude、GPT 以及 Llama、Qwen 和 Mistral 等开源模型）来避免厂商锁（lock-in），从而在可行的情况下降低供应商锁定风险并保留模型可移植性，绝不给您留下一个无法审查的黑盒子。
我们从第一天起就将安全护栏（guardrails）设计到智能体中，而不是事后修补。这包括划分权限范围、针对高风险操作引入人工参与（human-in-the-loop）审批、对输出进行验证检查、记录每一步的日志，以及在智能体不确定时执行回退机制（fallback）。例如，财务智能体可以起草并排队等待发票调整，但任何超过设定金额阈值的操作都必须由人工审批。我们会根据您的实际风险承受能力，与您共同调整自主性与监督性之间的平衡。
两者皆有。由于模型、提示词（prompts）以及您自己的工作流都会随时间发生变化，许多客户让我们来构建智能体并提供持续的管理服务。托管支持涵盖监控、性能调优、提示词和模型更新、添加新功能，以及在智能体上线并承接真实业务量后处理出现的边缘情况（edge cases）。如果您的内部团队想要接管，我们则会通过文档和培训完成干净利落的交接，因此持续的管理对您而言是自由选择，而非强制绑定。
让我们使其可衡量。