掌握了企业知识和流程的智能客服
业务痛点
传统方案以“任务完成”而非“用户需求”为中心，缺乏类人的语言理解与生成能力。
语义理解能力有限
依赖预设规则，仅能识别关键词和固定句式，无法处理复杂表达（如口语化提问、多义词、上下文关联），导致误判率高且需频繁人工干预。
交互僵化与低扩展性
对话流程为脚本驱动，回答模板化，无法动态生成内容；新增业务需手动更新知识库，维护成本高难以适应快速变化的用户需求。
多任务与场景适配不足
单一功能设计（如仅处理FAQ），缺乏上下文记忆和跨场景推理能力，用户需重复描述问题，体验割裂，复杂问题（如退换货+投诉组合诉求）无法一站式解决。
角色编排
自然语言构建机器人
支持结构化提示词的可全屏的角色编排窗，无论是否有编程基础，都可以通过自然语言编程来设计自己的机器人
多窗调试
评估模型业务场景表现
支持3个调试窗口，可切换模型及模型超参进行模型测试及评估，以便选择最适合的模型上线到生产环境
对话增强
对话框拓展插件
对话窗口中支持对话开场白、下一步建议、语音输入、语音输出、内容溯源等插件，满足各种对话场景的需求
接入方式
足全场景应用的接入方式
可以一键接入H5/Web、小程序、微信私聊，微信群聊、公众号抖音、物理机器人等场景，满足绝大多数场景的使用
全流程应对方案
某电商接待履约SOP
解决方案落地实践
上百家企业验证过的大模型落地最佳实践
试点探索
业务梳理
梳理企业内部流程、需求部门业务目标
价值链条
打通试点业务从业务价值、流程、AI技术的价值链闭环
落地团队
高管+业务+HR+IT
试点交付
试点验证
基于试点的应用部署、上线、运营
小步快跑
与业务团队、 公司高层试点复盘，规划下一步方案
成果复制
融入业务
企业更多场景的盘点，扩大内训规模，复制成功经验
持续迭代
构建企业AI平台的创新模式和能力，更远期和规模化的AI创新规划
