01 / 适用场景
适用场景
适合支持、内部研究、文档处理及多步骤运营。先选择范围有限的任务，并确定流程负责人。
G-ATAI / 面向企业
AI智能体开发服务
开发能够检索信息、使用批准工具并协助完成明确业务任务的智能体。权限、工作流程与评估应共同设计。
02 / 范围与交付成果
范围与交付成果
- 基于批准业务来源的智能体流程与知识检索。
- 带有权限边界和审批步骤的API或工具连接。
- 评估案例、错误处理、日志与试点部署计划。
如何评估效果
评估任务完成率、回答依据、延迟、运行费用和人工转交。扩大自主程度前，测试上下文不足及工具错误。
首次沟通需准备的信息
- 任务样例、预期输出及需要人工批准的情况。
- 知识来源、API文档与拟定工具权限。
- 用户、部署渠道、日志与数据保留要求。
从需求定义到交付
定义业务问题
梳理用户、数据访问与约束。在选择模型前，明确现状基准、验收条件和项目范围。
评估小范围试点
使用您的数据和用户验证代表性任务。扩大使用前检查质量、错误处理、延迟和运行成本。
集成与交接
规划权限、部署、监控和人工审核。在项目范围中约定文档、培训与持续支持。
相关项目
这些项目展示功能和产品构想，不代表经过独立验证的客户成果，也不保证投资回报。GARC包含平面图生成器测试版，LogiTwin是物流概念。
开始前的常见问题
AI项目需要多少费用？
费用取决于流程、数据准备、集成、安全要求和支持范围。需求沟通后，应区分开发费用与模型、云服务及第三方的持续运行费用。
可以保留现有软件吗？
可以。首先评估API、权限和数据访问。有限集成或试点可能更合适。可行性与交付日期在需求分析后约定。
AI会在没有人工审核的情况下运行吗？
取决于任务与风险。部署前应定义审批点、权限、故障回退和审计日志。
规划您的实施路径
告诉我们您的流程、现有系统和目标。选择咨询时间，讨论可行性、范围与下一步。