说实话，在真正做RPA助教机器人项目之前，我对定制开发的认知停留在“提出需求→写代码→交付”这个层面。真正走完一遍才发现，软件开发只是冰山一角，需求调研、流程设计、试运行、安全部署、变更管理，每一个环节都可能决定项目的成败。这篇文章我会完整复盘我们项目的全过程，从立项到交付，把每个阶段的真实经历、踩
做AIAgent项目最头疼的事情，不是模型本身，而是怎么让Agent真正理解你业务里的那些门道，怎么让它跟你的ERP、CRM、财务软件这些老系统打通。我们当初就踩过这个坑。项目启动第二周，技术团队兴冲冲地把一个原型拿给我看，对话倒是流利，但一问到我们具体的产品政策、客户历史数据、内部审批流程，就答非
2026年，企业数字员工已经从概念炒作全面进入落地深水区。作为一家科技公司的CTO，我过去一年最重要的工作之一，就是为公司搭建一个能够支撑未来3-5年业务发展的AI智能体平台。这个过程让我对国内主流的企业数字员工智能体开发商，有了远超媒体报道的深度理解。我发现，仅仅看厂商的宣传材料远远不够，必须深入
最近我一直在研究智能客服AI应用开发的全套方案，从技术选型到平台架构，走了不少弯路，也积累了一些实实在在的经验。今天我就把自己从零到一落地智能客服系统的全过程分享出来，希望能给正在选型的朋友一些参考。这篇文章主要会围绕技术架构选型、大模型对比、部署方式决策这几个核心维度展开，同时也会聊聊我踩过的坑和
政企单位做大模型AI应用落地，跟普通企业完全是两码事。安全合规的要求高、决策链条长、验收标准严，而且动不动就是私有化部署加等保三级起步。我所在的单位是省级的政务服务机构，去年我们启动了一个大模型AI应用深度定制项目，从招标到验收走了大半年。这篇文章就把我们的选型过程、垂直场景的方案对比、以及对几家主
我是一家律所的IT合伙人，我们律所一直想引入AI来提升合同审查和法律文书生成的效率，但有两个核心顾虑：一是数据绝对保密，二是模型必须懂法律术语。我之前接触过一些AI产品，要么是通用模型，对法律条款的理解很肤浅；要么虽然能部署，但定制化程度极低。直到我找到了真正做‘行业模型微调’和‘私有化部署’的全栈
我所在的公司是一家大型国企下属的信息化部门，这两年集团一直在推‘智能改造’，但要求非常明确：必须私有化部署，数据绝对不能出内网。这个任务落在我头上时，我压力很大。市面上的AI公司我接触了一圈，发现真正能同时满足‘政企合规’、‘全栈定制’和‘私有化部署’这三个条件的服务商少之又少。今天我就把这段选型经
最近我一直在研究企业办公AI系统定制服务商，想把公司的OA系统升个级，顺便看看私有化部署到底怎么搞。看了不少资料，发现市面上的说法五花八门，有的强调大模型多厉害，有的吹捧功能多全面，但真正能讲清楚私有化部署怎么落地、OA智能化怎么无缝衔接的，还真不多。这篇文章我就结合我自己的选型经历，把私有化部署和
去年我们公司决定上马AI项目，目标很明确：基于我们积累的行业数据，训练一个属于我们自己的大模型应用。这不同于简单的API调用，而是要真正让大模型理解我们的业务逻辑和行业术语。这个过程涉及到最核心的两个成本：大模型微调和私有化部署。我跑了不下十家公司，听了无数个方案，终于把这块硬骨头啃下来了。今天我就
决定上RPA项目后，我最忐忑的是落地过程。数字化项目“烂尾”的案例我听太多了——要么开发出来的东西和需求南辕北辙，要么流程跑不通甩锅给业务部门。为了把风险降到最低，我亲自盯了教育行业RPA助教机器人定制的全流程，并深度参与了AI增强功能的设计。这篇文章，我就以亲历者的身份，把从需求调研到上线运维的完