FROM IDEA TO PRODUCT
企业 AI 开发与落地服务
从业务问题出发，做出可验证的工具
从业务诊断、产品设计到原型、定制开发、AI API 集成与部署，郭合行帮助企业选择可验证的 AI 应用场景，明确交付、预算、验收与持续维护方式。
聊聊你的业务需求先找到值得解决的问题
企业 AI 落地从具体工作开始。适合优先讨论的是高频、可复核、有资料依据的任务，例如商品素材制作、询盘整理、手册检索或文档录入。
我提供北京及全国远程合作。先用小范围试点验证质量与成本，再决定是否进入完整开发；不以模型或技术名词代替业务目标。
服务与交付
业务诊断与 AI 产品咨询
梳理业务目标、现有流程、资料质量和系统条件，形成场景优先级、产品范围与试点建议，避免先买工具再寻找用途。
产品设计与原型验证
明确用户任务、交互和信息结构，开发可交互原型或最小可用版本，用真实样本检查可用性与效果。
企业 AI 产品定制开发
围绕内容生产、资料检索、文档处理和内部协作开发业务工具，按确认范围提供代码、配置、部署与使用说明。
AI 工作流自动化与应用集成
将规则清楚的重复步骤串联，提供 AI API 集成、企业内部工具开发；需要多步骤工具调用时，再评估 AI Agent 定制开发，并加入权限、确认与异常处理。
部署、交接与持续优化
按数据和运维条件选择云端、内网或混合部署，交接操作、监测与维护方式。模型许可、硬件与后续支持在范围确认时单独约定。
典型实施过程
- 业务沟通：提供现有流程、问题样本、数据权限、系统接口与目标。
- 范围确认：约定功能清单、人工复核、成本预算和验收样本。
- 原型试点：验证关键流程与质量，记录问题和不适用场景。
- 开发交付：按范围完成对接、测试、部署与操作培训。
- 复盘维护：核对业务记录、模型费用与使用反馈，按约定持续优化。
如何评估投入与价值
在开发前记录当前完成同类任务需要的时间、人工检查、错误与返工。试点后比较可用结果的总成本和质量，计入模型调用、重试、审核、存储与维护。
交付范围、代码与账号归属、第三方费用、数据访问、验收和后续维护会在合作中明确。项目是否节省时间或成本需要用实际记录判断，不预设 ROI 数字。
合作前常见问题
应该从哪些 AI 场景开始？
优先选择高频、输入输出明确、能够复核的环节。提供几份真实或脱敏样本、现有操作步骤和期望结果，先评估资料与系统条件，再选一个可验证的试点。
企业 AI 工具可以和现有系统对接吗？
取决于接口、权限和数据格式。先核对 API 或导入导出能力，明确只读还是写入；涉及审批、发送或重要数据修改时，设置人工确认、权限和操作日志。
开发一套 AI 工作流需要什么资料？
需要现有流程、典型输入与输出、异常样本、业务规则、审核人以及数据权限。暂时没有接口时，可以先用脱敏文件或表格验证，再决定集成范围。
如何估算开发与模型使用成本？
先拆分设计开发、第三方调用、存储运维和维护费用。用试点记录调用量、失败重试和人工复核时间，再按实际使用频率估算；需求和模型价格变化会影响预算。
私有化或内部网络部署是否可行？
需要结合数据敏感度、硬件、模型许可、文档规模和运维人员评估。并非所有外部模型都支持离线部署；先确认哪些资料可出网，再比较可行方案。
LET’S MAKE IT USEFUL
从一个具体问题开始
告诉我你的行业、现在的工作方式和希望改善的环节。
北京及全国远程合作。
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