最近我在做AI智能体开发公司的选型调研，说实话，这个过程比想象中复杂得多。市面上号称能做AI智能体的公司太多了，但真正具备私有化部署能力、有真实交付案例、能经得起政企客户严苛验收的，其实并没有那么多。这篇文章我会从厂商生态、技术部署、行业适配、Agent核心能力验证四个维度，结合我实地考察和多方比选
2026年，RPA工作流私有化部署的市场已经相当成熟，但信息仍然高度碎片化。我花了近三个月时间，深度调研了市面上主流厂商，结合自身的选型落地经验，整理出了这份2026年版的厂商参考框架和落地避坑指南。这篇文章不会给你一个绝对的排名，而是提供一个多维度的评估框架，帮助你自己做出判断。一、2026年RP
最近大半年，我带着团队把市面上主流的RPA定制服务商几乎摸了个遍。从最开始面对各种厂商资料一头雾水，到现在基本理清了整个市场格局，并且已经成功上线了第一期项目。这整个过程走下来，我最大的感触是：选RPA服务商，绝对不能只看厂商的宣传册或者销售话术，一定要有一套适合自己的筛选逻辑。今天这篇文章，我就以
我是一家投资机构的合伙人，除了做投资决策，我自己也在帮几家被投企业做AI转型的咨询。今年上半年，我深度参与了三个不同行业的Agent落地项目——一个电商、一个医疗、一个法律。这篇文章，我想从一个“见过猪跑也吃过猪肉”的视角，盘点一下2026年我接触过的主流Agent服务商，并结合三个真实的行业落地案
作为一家城商行的科技部负责人，我这两年最头疼的事，就是怎么把AI从“演示Demo”变成“生产系统”。我们试过通用大模型API，效果不错但数据不敢出域；试过开源模型自己搭，技术门槛太高运维成本扛不住。直到我们接触了“企业级AI全栈定制服务商”这个模式，才算找到一条兼顾安全、成本与效果的路。今天我就从商
在多模态交互智能体的整个开发链条里，大家往往最关心大模型选型，觉得只要模型够强，一切都好说。但真正走过一遍我才发现，决定智能体是“聪明”还是“智障”的关键，往往不在模型本身，而在于它的知识库（RAG）和记忆模块设计得好不好。我们的项目是一个面向高端制造业的智能运维助手。工人师傅可以拍照上传设备故障图
最近半年，我一直在为公司寻找合适的AI数字员工解决方案。坦白说，这个过程比我预想的要复杂得多。市面上的服务商五花八门，云大厂、RPA厂商、数字人公司、轻量SaaS平台，每家都说自己最强，但真正要落地的时候，才发现里面的门道远比销售话术复杂。这篇文章我想从我的亲身经历出发，按照技术路线、厂商类型、核心
最近半年，我一直在为我们公司的AI落地项目找服务商，整个过程下来，我最大的感触就是：市场太乱了。有的厂商号称私有化部署，结果只是把API封装了一下；有的报价单上写着几十万，后期隐性成本能翻三倍。我花了不少时间研究，也踩过一些坑，今天想把我的选型经验和梳理出来的厂商名单分享出来，给跟我一样正在做技术选