AI 工程
AI 已经融入我们构建软件的方式，也成为我们所构建产品的一部分。我们把大语言模型接入您的产品和业务流程，让模型在受控范围内访问您的数据和工具，并每天使用 AI 编程智能体，在不降低质量标准的前提下更快交付。
工具
智能体循环、大模型 API、RAG、MCP 与 AI 辅助编程，融入真正上线运行的软件。
大模型 API
通过 API 调用 Claude、GPT、Gemini 以及 Llama、Mistral 等开放权重模型。我们根据质量、速度、成本以及您的数据可以在哪里处理，为每项任务选择合适的模型。
智能体循环
智能体会规划、调用工具、检查结果并反复执行，直到任务完成，例如分拣工单、准备报价、更新记录。每个循环都有步数上限，记录每一步操作，并在执行任何高风险操作前征得人工确认。
RAG
检索增强生成让回答以您自己的文档、制度和产品数据为依据。内容经过切分、向量化，并索引到 pgvector 等向量数据库中，每个回答都会注明出处。
MCP
Model Context Protocol 是把 AI 助手和智能体连接到您业务系统的开放标准。我们为您的 CRM、数据库、文件和内部 API 构建 MCP 服务器，每个服务器的权限都有明确范围，默认只读。
Vibe coding
借助 Claude Code、Cursor 和 GitHub Copilot 进行 AI 辅助开发。我们能在几天内把想法变成可运行的原型，而每一处 AI 生成的改动在上线前都会经过代码审查、类型检查、测试并纳入版本控制。
评测与防护
基于真实案例构建测试集，每次修改提示词或更换模型时都会运行；同时对输入和输出进行检查，防范个人数据泄露、提示词注入和答非所问。质量靠衡量，而不是靠猜。
我们的工作方式
人在回路中
凡是涉及花钱、向客户发送消息或修改重要数据的操作，都由智能体提出建议、由人来批准。随着结果逐步赢得信任，自动化范围再逐步扩大。
数据始终属于您
采用不使用您的数据训练模型的企业级 API 条款，必要时在欧盟或本地区托管，个人数据在发送给模型前先脱敏，密钥绝不出现在提示词和日志中。
不绑定单一模型
轻量的供应商抽象层让切换到更新或更便宜的模型只需修改配置，无需重写。提示词缓存以及把简单任务交给小模型处理，让费用保持可预测。
上线后持续度量
每个 AI 功能都会记录准确率、延迟和单次任务成本，并提供您的团队看得懂的仪表板，让您清楚它是否物有所值。
正在规划基于这套技术栈的项目？
告诉我们您在构建什么，我们会告诉您我们将如何着手。