多数企业上 AI，目标是「少招两个客服」。我们交付的是另一种东西： 7×24 在线、懂你的报价与合规口径、会在对话里主动要联系方式的转化型智能体。
智能体项目失败，多半不是模型不行，而是业务侧没人做：话术怎么设计、知识库怎么组织、留资节点放第几轮。
按「安抚 → 精准信息 → 价值支撑 → 反问留资」四段式重构每一条回复，并设计第 N 轮强制留资的熔断节点。
价目表、政策、历史客服记录 → 可检索、可追溯的语料。金融、医疗等强监管场景走白名单：说错即转人工。
Cloudflare Workers / KV / D1 上线，线索直落企微、飞书、CRM；之后每周复盘未命中问题，反哺语料。
名称、机构、专业与产品名均为虚构代称；量级与业务逻辑保留，用于说明我们怎么处理这类问题。
学费 42,000 元/年，中美合作（3+1）与双语班 58,000 元/年。 每年 6-8 月招生季呼叫中心承压极高，夜间与周末漏接率达 15%。
目标不是「答得对」，而是「答完还要往下推」：完整化解高昂学费带来的家长抗拒， 把话题锚定在双语教学与高就业率上，并在对话中自动交换联系方式； 对话满 5 轮触发熔断，把最有意愿的访客转成线索。
某头部消费金融科技公司的品牌相关工作（数字人项目）中的一部分： 用数字人承接品牌讲解与用户咨询，同时守住金融合规口径。
数字人解决了产能，也放大了风险——说错一次利率或费用口径就是违规。 我们的做法是把形象和内容拆开管：形象统一由品牌侧把控， 话术全部走合规白名单知识库，涉及利率、费用、征信、催收的表述必须精确命中语料， 命中不到就立刻转人工，不允许模型自由发挥。
招生 / 课程 / 留学
数字人 / 合规问答
术前咨询 / 术后随访
线索筛选 / 方案预沟通
右侧「工作面板」实时显示：识别到什么意图、命中哪条语料、置信度多少、下一步准备引导什么动作。 同行不敢这么透明，我们敢——因为这就是交付标准。
用你自己的业务数字拖一遍。公式写在右侧，可调、可质疑、可复核。
默认参数取自教育行业脱敏案例，可替换为你的真实数据
「上 AI 省三个人力」是小账，会被丢给行政比价。 「一年漏掉一千多个高意向客户、对应上千万现金流」是大账，老板会亲自开会。 我们的第一步，永远是把这笔大账算出来摆在他面前。
= 年咨询量 × 非工作时间占比 × 漏接率= 漏接线索 × 折算转化率 × 客单价 × 生命周期年数= 可挽回金额 ÷ 智能体年成本这是一套保守模型：未计入留资率提升带来的增量，也未计入人工客服转向高价值跟进的二次收益。
「智能体写代码，判断力仍由人来把关。」——首席架构师定边界、数据模型与安全模型，智能体承担实现。
专注在受监管行业构建 AI 系统的资深工程领导者。职业路径从一线支持工程师成长为跨国工程负责人， 横跨医疗影像 AI、自动驾驶、电动汽车、生物科技与企业级平台。 其核心理念与本团队方法论一脉相承：意图清晰、规格精确是 AI 工程的前提—— 「什么算完成、系统边界在哪、数据与安全模型必须满足什么」，这些判断仍由资深工程师主导。
架构师设定系统架构、拆解路线图为精确工单；明确「完成」的定义、系统边界、数据模型与安全模型。
编码智能体实现并通过单元测试；评审智能体独立交叉审查，逐条落评到 PR 源码文件上。
实现端逐条回应评审意见并在预发环境验证；循环多轮直至收敛，全部 PR 由架构师终审合并。
知识库是白名单机制：只能基于标注过的语料作答，命中不到就走兜底话术并转人工。 上线前拿 100 条真实历史问题做回归测试，答不准的语料不允许进生产库。
够跑起来，不够跑完美。30-50 条高质量语料通常覆盖 70% 以上高频咨询， 长尾通过每周「未命中清单」持续补。先上线再喂养，比憋三个月写 500 条有效。
阈值按场景调，不是固定 5 轮。高客单价、决策周期长的场景适合强阻断； 低频服务型场景改成软引导。沙盒里用的是最激进的版本，方便看清机制。
基础交付按项目报价（语料工程 + 部署 + 集成），运营期按月托管费。 客单价足够高、线索可归因的场景，接受「基础费 + 留资增量分成」。
不需要准备材料。说出你的客单价、年咨询量和最常被问的十个问题， 剩下的盘点、语料、部署，我们来。
或者先自己动手：打开行业沙盒， 用家长的身份随便问几句，看看右侧面板里它在想什么。