关于我们
做小、做深，同时只服务少量客户
我们是一个专注智能体落地交付的工程团队。规模不大，这是选择而不是现状——我们相信只有同时服务少量客户，才能让每个项目都有工程负责人从头跟到尾。
我们做什么
把大模型能力接进企业真实的业务系统，交付可上线、可评测、可运维的 Agent。 我们不追求做出最聪明的模型，只追求让它在你的业务里稳定干活——这意味着大量的工作花在数据、权限、评测和流程上，而不是模型选型上。
我们怎么和客户配合
项目由一名工程负责人从头跟到尾，业务侧需要指定一位业务负责人（不是 IT）。 我们要求业务负责人参与设计阶段的验收线确认——没有业务方参与的项目，通常会在上线后无人使用。
团队
如实说明我们的背景
我们没有把团队背景做成本页的主要卖点。原因很实际：在没有可核验凭证的情况下，任何「来自某某大厂」的表述对你都没有参考价值，我们也不想用这种方式建立信任。
我们是一个专注智能体落地交付的工程团队，由 5 名工程师组成， 具备企业级系统集成与大模型应用工程经验。
发起人：陌阡
深耕后端工程，探索 AI 未来 · 十余年 Java / Python 后端功底， 专注 AI 真实落地与行业前瞻。
本页只写可举证的内容（如可说明的任职公司与职能、可描述类型的项目）。 我们不会在这里写无法核验的背书。如果你希望了解团队背景，欢迎在沟通时直接问，我们会如实回答。
我们的能力
六项主要能力
这些是我们确实在项目里用到、并且愿意为结果负责的能力。
检索增强（RAG）与知识治理
把散落在 PDF、Excel、共享盘里的资料做成可检索、可溯源的知识，包括文档结构还原、版本与生效日期管理、冲突检测。
工具调用与多步工作流编排
让 Agent 通过真实 API 获取事实（订单、物流、设备台账），而不是依赖模型记忆；工具失败时有明确降级策略。
企业系统集成
对接 ERP、MES、CRM、工单系统、企业微信/钉钉/飞书，尽量把 Agent 嵌进已有入口，不新建独立系统。
评测集设计与回归测试
分层抽样构建评测集，定义可复算的判定口径，每次知识或提示词变更后重跑，防止效果衰减。
私有化部署与权限治理
境内私有化部署、字段级脱敏、越权操作拦截、全链路操作日志，满足制造业客户对数据的敏感要求。
人机协同流程设计
先定义什么情况必须转人工，再定义 Agent 能力边界。我们不做没有人管的自动化流程。
我们的边界
我们不做什么
一个团队说不做什么，比说能做什么更能说明它的定位。
- 不做模型训练与微调
- 不做硬件与算力销售
- 不做没有量化验收指标的「AI 咨询」
- 不做无法设置人工兜底的完全自动化