01
AI 试过，没进核心流程
Demo 阶段效果很好，一旦接入真实数据、权限和流程，复杂度迅速增加，稳定性无法保证。
从场景识别、AI 应用构建，到系统连接与生产上线。我们与企业团队一起，把 AI 从 Demo 变成真正的业务能力。
理解业务 · 连接系统 · 完成任务
企业真正遇到的问题，通常不在模型本身。卡住 AI 的，是场景、系统、权限与工程方法。
Demo 阶段效果很好，一旦接入真实数据、权限和流程，复杂度迅速增加，稳定性无法保证。
CRM、ERP、OA、数据库各有一套数据与接口，AI 在中间只能旁观，无法读取也无法执行。
多数 AI 只生成文字，无法调用业务系统、执行业务规则，也写不回业务结果。
团队知道 AI 有用，但缺少 Agent、RAG、Workflow 与评测体系的工程经验，判断不了可行性。
培训结束后，团队回到原有研发节奏，工具和方法没有沉淀成自己的生产能力。
上线之后没有评测集、监控与回归机制，效果波动无法定位，问题只能靠用户反馈。
我们解决的，是 AI 从「能用」到「业务可用」之间的问题。
Forward Deployed Engineer 深入真实业务，与企业的业务团队和技术团队共同完成 AI 落地。不是软件外包，也不是纯咨询。
从 AI 工作流、企业应用构建到团队实战培训，帮助企业把 AI 从概念验证推进到真实业务、生产系统和持续运营。
让 AI 理解业务目标，读取企业数据，调用现有系统，并沿着业务流程完成任务。
让 AI 真正能访问数据、调用系统、执行任务。
围绕一个具体业务问题，构建可使用、可评测、可持续优化的 AI 应用。
围绕真实业务问题，构建可用的 AI 应用。
不只是讲解 AI 工具，而是结合企业真实项目，帮助团队掌握从场景识别到应用上线的方法。
让团队掌握 AI 应用的建设与运营方法。
不从模型开始，从业务问题开始。以下六个场景是最常见的切入点。
五步方法：Discover → Design → Prototype → Deploy → Evolve。每一步都有明确的产出与验收标准。
理解真实业务、用户、流程和数据，识别值得 AI 化的环节。
设计 Agent、RAG、Workflow 与系统连接方式，确定技术路径。
使用真实数据快速构建 MVP，在真实场景里验证而不是演示。
解决权限、安全、稳定性和系统集成，把场景放进真实业务。
持续评测、优化，并复制到更多业务场景。
下面是真实交付场景中跑起来的 Agent 应用。一句话指令进去，一次业务执行出来——中间每一步都调用了企业已有系统。
已上线
面向一线业务顾问的自然语言报价助手
产品资料分散在多个系统和文档中，业务人员查询效率低，一个简单问题也要等人工整理。
RAG + 知识结构化 + Agent，把产品知识组织成可检索、可引用的结构。
Awan Agent Console
v2.4
生产环境
Live · 生产环境运行中
界面为演示脱敏数据 · 实际交付按客户系统权限接入
项目完成的同时，把方法、组件和工程能力留在企业内部。项目结束，能力留下。
支持多模型、多系统、多场景，不绑定单一技术栈。AI 的价值不只在于回答问题，而在于读取数据、调用系统、执行流程并完成任务。
三种合作方式，从 AI 诊断到 FDE Partner，按团队所处阶段选择。
AI 的价值不在于模型参数，而在于它是否真正进入业务流程。我们深入客户业务，与业务和技术团队共同工作，从真实问题出发完成生产上线。
先理解业务，再决定用不用 AI、怎么用 AI。
连接数据和系统，让 AI 在真实业务里工作。
共同构建，而不是交付一个用不上的 Demo。
面向真实生产环境，把能力留在企业内部。