典型客户问题
- AI 试点彼此孤立
- 知识来源和权限不可控
- 效果只看演示、不看业务结果
YaoVector / Solution
企业智能底座与 Agent 系统
建立可治理的知识、数据、模型、工具和评估层，让业务 Agent 安全进入关键工作流。
01 / Constraint
问题不在单点工具，而在经营链路断裂
持续不解决的经营损失
- 重复建设和模型锁定
- 数据与合规风险
- Agent 无法稳定进入生产
02 / Outcomes
目标结果与适用对象
适合已有明确经营目标、业务责任人和可进入验证场景的成长型企业。
- 01形成可复用智能能力
- 02建立权限、审计与人工复核
- 03持续评估质量、成本和价值
03 / Review before commitment
在扩大投入前，先审阅真实产物
以下是方法与交付物说明，不是未经核验的客户效果承诺。首次沟通无需提供敏感数据。
约束与机会地图
区分已验证事实与待验证假设，明确问题、责任人与优先级。
指标与证据登记表
记录基线、公式、来源、观察窗口和证据状态。
验证决策备忘录
明确继续、调整或停止的门槛，避免无限试点。
带着一个具体问题开始1–2 个工作日内回复 · 可先从非敏感信息开始
04 / Architecture
从共同事实到持续运行
经营知识与数据层
建立共同事实和清晰责任边界。
模型、工具与身份治理
把关键工作连接成可观察的业务流。
Agent 运行与评估
用指标、异常和复盘持续优化运行。
05 / Modules
包含的产品模块
经营知识与数据层
建立带权限、来源、版本与质量状态的企业经营语境。
模型、工具与身份治理
按任务风险管理模型选择、工具权限、密钥、数据用途和人工复核。
Agent 运行与评估
记录任务轨迹，持续衡量质量、时延、成本、安全和业务采用。
06 / Six-loop delivery
六环实施过程
每一环都有明确产物、责任人和进入下一环的判断条件。
- 01
识别关键约束
确认目标业务结果、适用对象、当前流程和最重要的约束。
- 02
建立事实基线
定义指标口径、数据来源、当前水平及不可验证项。
- 03
设计目标系统
形成架构、工作流、责任边界、控制点和验证计划。
- 04
小范围验证
在受控业务范围内验证可用性、风险与真实采用。
- 05
进入日常运行
完成系统连接、角色培训、异常处理和运行交接。
- 06
度量与迭代
按业务结果、流程效率和质量复盘，决定扩展或调整。
07 / Measurement
先定义基线，再讨论价值
以下是项目应建立的衡量维度，不是未经验证的效果承诺。
业务结果
以项目确认的基线衡量目标经营结果，不预设提升比例。
流程效率
衡量端到端周期、等待、返工、响应和异常恢复。
采用与质量
衡量真实使用、一次通过、人工复核、来源完整性和稳定性。
08 / Evidence
证据状态透明
当前未发布未经客户授权的案例或效果数字。相关证据仅在完成授权、基线、周期、口径和来源审核后展示。
预约前先判断
常见问题与适用边界
先用已有记录验证问题，再确认参与者和试点范围。以下是诊断方法，不是效果承诺。
AI 试点很多，却没有业务闭环
如何判断这是不是我们的问题？
先确认任务边界：输入来自哪里、输出给谁使用、什么错误必须拦截，以及人如何接管。
查看完整自查与验证路径 ↗需要谁参与，先准备什么？
业务负责人负责验收；技术负责人负责运行与权限；人工复核人保留接管能力。
- 经批准可用于测试的脱敏任务样本与正确处理示例。
- 现行操作流程、耗时、错误和升级记录。
- 数据权限、保留要求和禁止自动执行的动作。
首次联系只需非敏感背景；详细记录须在授权和脱敏后提供。
什么情况下不适合直接启动？
缺少合法数据使用依据、可检查的结果或接管负责人时，不进入自动执行；不承诺无人化替代。
业务验收和风险门槛同时满足才扩大范围；出现关键安全失效时停止自动处理并回退。
09 / Engagement
从专项验证开始
适合已有明确经营目标、业务责任人和可进入验证场景的成长型企业。
- 典型周期
- 周期在诊断和基线确认后确定
- 合作方式
- 专项验证，可扩展为 FDE 驻场共创