01
从问题出发
先问「该解决什么」,再问「AI 能做什么」。我们从第一天就为生产环境而设计,而不是做完 PoC 就停。
LLM、RAG、Agent 落地到生产系统
日中美三市场同步交付
把纸面与 Excel 流程迁移到 SaaS
评测、监控、成本作为运维设计
Services
聚焦 AI 系统、生产级软件和跨境产品开发,用小而精的工程团队陪客户落地。
Track Record
在守秘义务范围内,我们清楚展示解决过什么问题、做出过什么技术判断,以及交付了什么可衡量结果。
针对数万份内部规程、手册及历史问询记录,设计并构建了支持自然语言检索与回答生成的 RAG 系统。采用私有化部署,满足严格的数据驻留要求,机密文档零外传。
成果: 平均问询响应时间缩短 40%,同时缩短了新员工培训周期。
支持一款增长中的日本 B2B SaaS 产品拓展中华圈市场。一体化完成 i18n 架构重设计、简繁体中文支持、中国大陆 CDN 分发优化及 PIPL 合规适配。
成果: 中华圈页面加载速度优化至 3 秒以内,上线后 3 个月内当地用户数达到目标。
为一家 20 人规模的服务企业,将原先依赖 Excel 和纸质流程的会计、考勤、合同管理全面迁移至云端 SaaS。从 As-Is 流程可视化到 To-Be 再设计、工具导入、员工培训、运营定着,3 个月内完成。
成果: 月度结算从 5 个工作日缩短至 2 个工作日,纸质合同管理完全数字化。
Operating Method
我们把问题发现、架构、实现、评测与运维看作一条连续链路。无论是 AI 导入还是产品开发,都以明确的判断材料推进。
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先问「该解决什么」,再问「AI 能做什么」。我们从第一天就为生产环境而设计,而不是做完 PoC 就停。
02
2 周出 PoC,4 到 8 周出 MVP。与其做宏大规划,不如叠加可见的成果。
03
交付不是终点。我们对运维、保养、持续改善负责,与客户一起走完系统的全生命周期。

Global
中国的 AI 落地速度、美国的大规模分布式系统设计、日本的品质标准——编织成一个工程团队,支持客户的海外拓展与新产品开发。
News
我们持续关注 AI 与软件开发前沿的变化,整理在此作为团队的参考资料。

Anthropic 报告以 SDLC 周期从数周压缩到数小时、多 Agent 架构、长时运行 Agent、安全优先设计等为主轴,梳理 2026 年 Agent 型 AI 编程的结构性变化。
Anthropic 定位并修复了影响 Claude Code 的三个独立问题:推理努力默认值变更、缓存导致的记忆丢失 bug、降低编码性能的系统 prompt 修改。

Google Cloud 发布统一的 AI Agent 构建、扩展、治理与优化平台。整合 Vertex AI 能力,并新增 Agent 集成、DevOps、编排、安全等功能模块。

OpenAI 在 Agents SDK 中加入沙箱能力,让自主 Agent 能在受控环境中操作文件与已批准工具,同时保障整体系统完整性。

Cloudflare 发布 Dynamic Workers(安全代码执行)、Artifacts(Git 兼容存储)、Sandboxes、持久任务的 Think 框架,以及扩展的 AI 模型目录。把 Agent 从原型推向生产。

OpenAI 发布 Frontier — 一个面向企业的开放平台,让组织像管理员工一样构建、部署、监管 AI Agent。首批客户包括 Intuit、State Farm、Thermo Fisher、Uber 等。
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