白杨商业智能工作室

AI Agent 定制与智能工作流服务

把大模型真正用进业务流程:知识库问答、审批辅助、数据填报自动化、跨系统流程编排。先做小成本 PoC 验证效果,再扩大投入,不赌大项目。

服务范围

💬

知识问答 Agent

企业文档 + RAG 检索增强,员工用自然语言问制度、查手册、找数据口径,答案带出处。

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流程自动化 Agent

触发-执行-反馈闭环:自动读邮件/表单/工单,调用系统接口完成操作,全程留痕。

🧩

多 Agent 编排

LangGraph / Dify 多智能体协作:分析、检索、写作、执行分工,应对复杂业务任务。

🛠️

工具栈选型

Copilot Studio / n8n / Dify / 自研 API 编排,按场景与预算选最合适的组合,不堆技术。

🤝

RPA + AI

影刀 / UiPath 结合大模型:非结构化文档识别、智能判断分支,让老系统也自动化。

🔒

私有化部署

支持国产大模型与本地部署,数据不出内网,满足安全合规要求。

交付流程

  1. 1
    场景评估(免费)
    盘点高频重复、规则明确、有数据沉淀的场景,按 ROI 排序,选出第一个要自动化的点。
  2. 2
    PoC 验证
    2–3 周小成本验证:真实数据 + 真实流程跑通,用效果说话再决定是否扩大投入。
  3. 3
    开发联调
    知识库构建、提示词工程、工具/接口对接、异常处理与兜底策略全部实现。
  4. 4
    效果评测
    建立评测集:准确率、响应时长、人工接管率,用数据衡量 Agent 靠不靠谱。
  5. 5
    上线运维
    部署到生产环境(云或私有化),监控 Token 消耗、调用成功率、用户反馈。
  6. 6
    迭代优化
    根据真实使用数据持续调优提示词与知识库,按月迭代。

交付物清单

应用资产

  • ✓Agent 应用(含提示词与工具配置)
  • ✓知识库与向量索引
  • ✓工作流编排工程
  • ✓私有化部署包(可选)

文档与评测

  • ✓场景与架构设计文档
  • ✓评测集与效果报告
  • ✓运维监控手册
  • ✓用户使用指南

持续支持

  • ✓上线 30 天免费保修
  • ✓月度迭代优化(可选)
  • ✓团队培训与交接

报价参考

以下为常见场景参考区间,实际以免费需求评估后的正式报价单为准。工作室为个体工商户,支持对公转账、可开发票。

服务项参考价格说明
PoC 验证(2–3 周)¥3,000 起验证通过后可全额抵扣项目款,不通过也留下评估结论
知识库问答 Agent¥8,000–30,000含知识库构建、RAG 调优、权限控制与上线
流程自动化 Agent¥5,000–20,000 / 流程按集成系统数量与流程复杂度评估
私有化部署¥15,000 起含模型选型建议、环境部署、安全加固

为什么选择我们

◆
外企交付标准
团队成员具备全球 500 强外企项目背景,文档、评审、验收流程完整,交付质量有保证。
◆
个体工商户 · 可开票
支持对公转账,可开具正规发票;小微企业、初创团队合作门槛低。
◆
四大业务线一站式
数仓、BI、低代码、AI Agent 全覆盖,一个供应商搞定数据底座到智能应用。
◆
高性价比
无大厂层级成本,相同交付标准下价格显著低于大型咨询公司,按需灵活组合。
◆
源码与文档全交
项目结束交付全部源码、模型文件与技术文档,不锁定客户。
◆
本土化经验
深耕国内业务环境,熟悉国产数据库、网络合规、等保要求等落地细节。

相关案例

FinOps 项目实践
多云成本分析 AI Agent
单文件编排 + 工具调用 + 只读问答(Agent 架构实战)
内容生产流水线
博客抓取-翻译-发布自动化
Python Pipeline + LLM API + 定时调度

常见问题

AI Agent 从想法到上线要多久?+
PoC 验证 2–3 周;单个场景的生产级落地通常 4–8 周(含评测与调优)。我们坚持先 PoC 后投入:用真实数据验证效果,避免为大项目买单却用不起来。
公司数据不想出境/出内网,能私有化吗?+
能。可选国产大模型 API 或完全本地部署(开源模型 + 本地推理),知识库与向量库全部在内网;方案在 PoC 阶段就会把数据边界讲清楚。
Agent 答错了怎么办?效果怎么衡量?+
三层机制:兜底策略(低置信度转人工、敏感操作二次确认);引用溯源(答案带出处文档,可核对);评测集持续监控(准确率、接管率指标化)。上线后按月出效果报告。
AI Agent 和 RPA 有什么区别?该怎么选?+
RPA 适合规则固定、界面稳定的重复操作(搬数据、填表单);AI Agent 适合需要理解自然语言、非结构化文档、有判断分支的任务。实践中常组合使用:Agent 做判断,RPA 做执行。
后续大模型升级了,我们的 Agent 要重做吗?+
不需要重做。架构上模型 API 是可配置项,知识库与工作流资产沉淀在客户侧;模型升级后做提示词适配与效果回归即可,这也是我们选型时刻意保持模型无关性的原因。
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