场景选错
一上来就做最难的场景，或者做了一个看着酷但没人用的功能。PoC 效果不错，推广时才发现不解决真问题。
AI 应用落地与智能体服务
让 AI 不止停在 Demo，而是跑进业务流程
九邻科技整合技术与交付团队，提供 AI-FDE 项目落地与陪跑、大模型私有化部署、企业 CoPilot、Token Plan 及智能体定制服务，推动人工智能真正融入企业实际业务流程，转化为可衡量的效率与价值。
- 交付模式
- FDE 驻场陪跑
- 部署方式
- 私有化 / 混合 / API
- 起步方式
- 场景 PoC 先验证
- 验收标准
- 业务指标可量化
现实困境大多数企业的 AI 项目，
大多数企业的 AI 项目，
卡在同样几个地方
技术不是主要障碍。真正难的是找对场景、定清指标、把系统接进去、让人愿意用。
指标模糊
「提升效率」说不清是提升多少、怎么量。没有验收标准，项目就没法结案，也没法判断值不值得继续投入。
系统对接难
模型能力没问题，但要接进 OA、ERP、客服系统、内部知识库时，权限、数据格式与流程改造才是真正的工作量。
用不起来
系统上线了，业务同事还是用老办法。缺乏使用引导、缺乏反馈闭环，工具很快被闲置，投入打了水漂。
服务矩阵
五项服务，覆盖从验证到规模化
可以单点采购，也可以按「PoC → 试点 → 推广」的路径组合使用。
AI-FDE 陪跑
前沿部署工程师驻场模式，与业务团队并肩把 AI 从场景定义、PoC 验证推到生产落地与规模化，对结果负责而不只交付文档。
了解详情大模型私有化
在企业自有机房或私有云中部署开源大模型，数据不出内网，满足金融、政务、制造等行业的数据安全与合规要求。
了解详情企业 CoPilot
面向全员的智能助手，接入企业知识库与内部系统，处理文档问答、内容生成、数据查询与流程发起等高频工作。
了解详情Token Plan
统一的大模型 API 接入与用量管理方案，多模型可切换、成本可视、额度可控，避免各部门各自申请账号的失控局面。
了解详情Agents 定制
针对具体业务流程定制智能体，具备工具调用、多步推理与系统联动能力，把重复性流程真正自动化执行掉。
了解详情配套 AI 培训
项目落地的同时把团队能力建起来。政策补贴类训练师课程与 Dify / Coze 智能体开发实战，让系统交付后有人能接得住。
查看课程落地路径
分四步走，每一步都能停下来评估
我们不建议一上来就签一个大项目。小步验证、及时校正，是 AI 项目成功率最高的做法。
01
场景诊断与选型（2–4 周）
梳理业务流程，识别 AI 可介入的环节，按「价值高、边界清、数据可得」三个维度排序，选出 1–2 个作为起步场景，并定义可量化的验收指标。
02
PoC 验证（4–6 周）
用最小可行方案验证技术可行性与业务价值。这一步的目标是拿到真实数据，回答「效果够不够好、成本能不能接受」，而不是做一个完整产品。
03
试点落地（2–3 个月）
在一个部门或一条业务线内完整落地，接通真实系统、走通真实流程、培训真实用户，收集使用反馈并持续迭代，跑出可复制的模式。
04
规模化推广
把试点验证过的模式推广到更多部门与场景，同时建立运营机制：效果监控、成本管控、用户支持与持续优化，确保系统长期活着。
我们的方式对业务结果负责，
对业务结果负责，
而不只是交付系统
AI 项目最常见的失败方式，是技术方按时交付了、业务方却没用起来。我们把交付标准定在业务指标上，这决定了整个协作方式的不同。
- 先定指标再动手：项目启动前与业务方一起确定验收指标，比如处理时长下降多少、人工复核率降到多少，而不是「上线即算成功」。
- 深入业务一线：FDE 工程师参与业务方的日常会议，直接观察真实工作流程，很多关键细节是在会议室里问不出来的。
- 小步快跑：两周一个可见版本，让业务方尽早看到东西、尽早提意见，避免闭门造车三个月后方向全错。
- 把能力留下：交付过程同步培训您的团队，文档、Prompt 资产、评测集全部移交，不制造对我们的长期依赖。
- 成本透明：Token 用量、算力开销、人力投入都有明细，让您清楚知道这套系统每个月要花多少钱。
$ fde review --project 合同要素抽取
验收指标
单份处理时长 45 min → 6 min
要素抽取准确率 96.8% (目标 95%)
人工复核率 100% → 18%
运行成本
月处理量 3,200 份
Token 开销 可控范围内
折算单份成本 远低于人工
采纳情况
覆盖部门 3 / 3
周活跃用户 41 人
✓ 达到验收标准，进入推广阶段
常见问题
AI 智能服务 FAQ
可以，这正是场景诊断阶段要解决的问题。我们会和各业务部门做访谈，梳理出候选场景清单，按价值、可行性、数据可得性打分排序，最后给出推荐的起步场景和理由。这一步的输出是一份可以直接拿去内部评审的诊断报告。
取决于您选择的部署方式。私有化部署下模型跑在您自己的机房或私有云，数据完全不出内网；使用 API 方案时，我们会协助配置数据脱敏、日志管控与访问审计，并说明所选模型厂商的数据使用条款。对于敏感数据场景，我们通常建议混合架构：敏感环节本地处理，通用环节调用 API。
核心看三个因素：数据敏感度、效果要求与成本结构。数据不能出内网的，只能私有化部署开源模型；对效果要求极高且数据允许外发的，商业 API 通常更省心；用量大且场景固定的，私有化部署在规模上来后单位成本更低。我们会用您的真实数据做对比测试，用结果说话而不是凭感觉推荐。
场景诊断通常 2–4 周，PoC 验证 4–6 周，试点落地 2–3 个月。投入取决于场景复杂度、系统对接工作量与部署方式。我们会在方案阶段给出明确的报价与工期，并把里程碑拆开，让您可以在每个阶段结束后决定是否继续。
这是我们设计交付方式时的重点考虑。整个过程中您的团队会全程参与，Prompt 资产、评测集、运维文档与代码全部移交，并提供配套培训。如果希望更系统地建设团队能力，可以衔接我们的 AI 企业培训服务，让您的工程师掌握 Dify、Coze 等平台的开发能力。