客服接不住高峰咨询？
知识散在文档里，新人上手慢，复杂问题又常常需要转人工。
从这里开始
智能客服行业方案 先挑一种高频问题，把知识、回答边界和转人工流程梳理清楚。
SAKERAI · 业务问题先行
客户遇到的问题，
才是我们做产品的起点。
客服每天重复回答账单问题，多 Agent 团队难以复用已有工作和经验，市场负责人看了大量信息却难下判断。SakerAI 从这些具体问题出发做产品。
智能客服 · 研发协作 · 市场情报 · 语音终端
LannerWORK / 01
工作成果示意
Agent 任务接续计划
- 历史进度
- 相关会话与待办
- 可复用经验
- 授权记忆和审阅后的交接
- 后续执行
- 定时任务或有界循环
找回会话、审阅交接，授权保留经验，安排定时或有界任务。
CONTEXT→ACTION→PROGRESS
为这些工作而设计研发协作市场研究品牌增长内容创作企业运营
从业务场景入手
真正值得做的 AI 项目，往往从一个不起眼的问题开始。
看看这些场景有没有你熟悉的。先找出工作哪里卡住，再谈用什么技术。
Agent 做过什么，下次还能接着做吗？
用多个 Agent 后，会话分散，经验难复用，例行任务又要手工安排。
从这里开始
Lanner · 本机 Agent 工作台 本机找回任务、授权沉淀记忆，再让定时和有限循环任务继续推进。
消息很多，能拿来决策的很少？
竞品发布、定价调整和行业消息都在变，真假与影响难判断。
从这里开始
Augur · 市场情报 从固定问题集出发，整理有来源、可复核的变化简报。
做智能终端，不能只接一个模型。
设备协议、语音打断、延迟、工具调用要配合起来。
从这里开始
Mio · 智能终端 从一款设备、一条会话开始，验证端到端链路。
给企业管理者
先问值不值得做。
目标是谁的？每周发生多少次？做好后能省下什么麻烦？选择一条有验收依据的流程，比一开始就建设平台更实际。
- 说清业务问题
- 确定负责人和使用场景
- 约定可以检查的结果
给 FDE 与技术负责人
再问系统能不能接住。
现有知识库和业务 API 能不能用？数据权限、失败重试和人工审批怎么做？先把这些细节对齐，实施才有把握。
- 现有系统、API 和数据
- 权限、超时与人工接管
- 测试用例、日志与回退
SAKERAI / IN YOUR WORLD
AI 不只在对话框里。
在电脑上把任务接下去，在手机上记录日常，在现场把复杂信息交给人。
电脑工作台 / Lanner
找回工作、留住经验，让 Agent 接着做。
在自己的机器上管理会话、任务、经过审阅的交接和授权记忆。把重复工作设为定时任务或有质量门的有限循环，再看 Agent 行为与模型用量。
了解产品 ↗从授权会话中找到上次的任务、决策和待办。
选择本次需要的记忆，审阅上下文后再继续。
安排一次后续任务，或在设定轮次与质量检查内迭代。
手机助手 / BXF
随手记下今天，也为下一步留个线索。
BXF 围绕成长、学习、工作和个人故事设计随身 Personal Agent 体验。用一个手机入口，看看想法怎样接到行动，片段怎样变成故事。
了解产品 ↗把一个想法记下来，为它安排一个小小的下一步。
按主题回看自己选择保留的片段和成长记录。
选择日常素材，编排一段属于自己的短视频故事。
通过设备或电话入口接收音频，开始一次语音会话。
结合配置的模型、知识和获授权的业务工具处理请求。
流式返回语音；用户再次说话时，按会话策略处理打断。
场景回放：关注终端与储能设备的异常信号。
将相关信号和候选原因放在一起，不把关联当成已证实结论。
生成供人员核对的工单草案，不直接控制设备。
将图片或 PDF 图纸归入项目，保留原始资料。
运行配置好的分析任务，对照原图查看提取的尺寸与工艺信息。
由工程人员修正并确认结果，再发布版本或导出工艺卡。
交互式流程示意 · 可切换步骤查看查看全部场景 ↗
不靠一张产品清单打动客户
每个产品，都应该能回答：它帮谁省了什么麻烦？
Lanner 在本机管理 Agent 会话、任务、授权记忆、定时任务和有界循环，也能分析行为与用量。Augur、Lagger 分别面向市场情报与品牌分析。
SELECTED WORK / REAL CONTEXT
让 AI 能力，走进真实业务。
从智能客服到视频创作，探索面向不同行业的 AI 方案与产品实践。
行业解决方案AI 智能客服解决方案
让每一次客户交流，
更高效、更有温度。
面向双十一高峰咨询、阿里小蜜类在线客服、电信客户服务和保险客服培训，组织语音、知识与 Agent 工作流。
SakerAI · 智能客服解决方案
阅读项目实践
项目实践AI 视频创作
从创作工具，
走向完整的视频工作流。
围绕多模态 Agent 的编排，把创意与生成能力放进同一个创作过程。
阿里云 · 万镜一刻
阅读项目实践
自有品牌移动端个人智能体 · 产品体验
懂你的日常，
温暖你的人生。
从成长记录到真正的个人 Agent：围绕一个人构建，以手机为中心，把学习、工作、目标跟进、语音记录和短视频故事放进同一个体验。
SakerAI · BXF 产品品牌
阅读项目实践
BXF / PERSONAL AGENT APP
懂你的日常，温暖你的人生。
BXF 围绕一个人构建：面向手机日常使用，把成长、学习、工作、语音记录和短视频故事连成一个只属于你的 Personal Agent 体验。
成长与学习工作与目标日常记录创作与表达
了解 BXF 产品有两种入口
想直接解决问题，还是自己开发 AI 产品？
应用产品帮助你完成一项工作；基础设施给开发团队提供任务执行、上下文、语音和工具能力。先选对入口，不必把所有模块都用上。
面向业务的应用
从研发、研究到增长和运营，以具体的工作任务为中心。
Agent Applications面向构建者的平台
运行时、记忆、网页、语音、创作资产与发布治理，按需选择基础能力。
Agent Infrastructure从应用到工程底座，按实际需求选择。
FROM SCOPING TO DELIVERY
从一个需求，到真正能用的工作流。
确认一条真实流程
谁发起、怎么处理、在哪里最费时间。
流程图和关键节点把数据与权限对齐
知识、接口、设备谁负责，哪些动作需要人工确认。
系统与授权清单拿真实任务验收
不仅测回答准不准，还看速度、异常、成本与复核。
测试用例和问题清单再决定上线范围
先准备好监控、回滚、维护责任，再讨论扩大使用。
上线和运维检查项一个好方案，应该让业务负责人看懂，也让工程师有据可做。
比如做智能客服，不能只把知识库接到模型上。知识谁更新？没有把握的回答怎么办？账单、合同和投诉何时交给人？这些都应该在实施前有答案。
靠谱的 AI，不能只会演示
结果能复核，
出了问题有人接得住。
数据有边界
先明确哪些信息可以读取、交给什么工具处理，再决定接入方式。
结果可复核
重要的观察与建议应能回到来源和上下文，而不只是一句答案。
关键动作由人决定
涉及业务承诺、设备操作和外部发布的动作，应保留必要的审批。
GOOD QUESTIONS
企业管理者和工程团队常问的问题
企业管理者应该先看哪里？
用多个 Agent，需要检索会话、积累记忆和安排后续任务，先看 Lanner。市场变化看 Augur，AI 搜索的品牌表现看 Lagger。
FDE 和技术负责人怎么评估？
先确认系统接口、数据权限、关键审批、异常处理和验收测试。企业合作页有适合第一轮技术沟通的清单。
产品之间必须全部集成吗？
不用。业务应用和基础设施是两类选择。具体是否组合，要看现有系统和需要完成的任务。
怎么判断一条 AI 流程有没有用？
用真实问题测试：答案对不对，速度是否够用，异常时能否交给人，后续是否可维护。
如何开始合作？
先把当前流程和期望结果写成简短需求。可以在网站整理摘要，之后通过现有公开渠道交流。