AI 工具部署 · 实战培训 · 业务落地
让 AI 工具
真正干得了活。
从 Codex、WorkBuddy 和 Skills，到自动化、本地模型与 AI 应用上线。我们陪你把工具配好、把流程跑通，再把方法交给团队。
你现在最想解决哪一件事？
不用先懂模型、Agent 或工作流。
选一个真实问题，我们带你找到下一步。
从一个可验收的小任务开始
先选一个你每周都会做、结果容易检查的任务。我们用 Codex 或 WorkBuddy 完成一次完整演示，再把稳定步骤整理成团队可复用的 Skill。
上线不是结束。
有人看运行、盯效果、管成本。
模型会更新，知识库会变化，员工会遇到新问题，API 用量也会波动。我们按约定检查服务状态、失败与延迟、回答质量、用户反馈和用量账单，帮助你知道哪里需要处理、是否值得继续投入。
查看运行保障服务 ↗想做 AI，却不确定
先做什么、投多少、怎么验收？
先把工作流程、团队痛点、现有软件和数据条件摊开看。我们帮你排出值得验证的场景，说明可行路线、投入条件、风险边界和下一步计划。
了解 AI 业务诊断与顾问 ↗想用 AI 做事，
先把设备配对、环境搭好。
不需要先懂显卡和服务器。无论你是个人创作者、MCN、设计装修公司，还是希望在工厂内网使用 AI 的团队，我们从实际任务出发，判断一台工作站是否够用、团队是否需要共享服务器，或是否要规划多台设备协同。
AI 工具不少，
真正卡住的，是最后一公里。
线索还在漏、资料还在翻、员工仍在复制粘贴、Agent 只会演示不敢接业务？FDE（前线部署工程师）和你的团队一起走进实际工作，把一个具体任务从“人手忙乱”推进到“流程可运行、结果可复核、团队能接手”。
询盘进来了，跟进总慢一步
不同渠道的线索散在邮箱、表单、社媒和 Excel。销售重复查背景、补字段、写回复，忙时忘了回访。
先做：线索归一、缺项提示、回复草拟、跟进提醒客户问同样的问题，答案却不一致
资料版本多、经验在老员工手里，新人找不到依据；复杂问题转交时又要从头解释。
先做：带出处知识检索、工单摘要、异常转人工报表、单据和周报耗掉大量时间
手工复制、核对、汇总，每个人格式不一。负责人很晚才看到异常，也不知道数据从哪里来。
先做：字段抽取、规则比对、异常清单、来源追溯原型能演示，接进业务就不敢上线
权限、系统连接、错误处理、成本、监控、回滚和后续维护没有人统筹。
先做：受控试点、审批节点、评测、上线与交接- 从邮件复制客户信息到表格
- 翻产品手册确认规格，再问同事查交期
- 自己写回复，遗漏关键问题
- 手动记下次跟进时间，忙起来就忘
- 自动整理需求字段，缺失信息明确标出
- 从已审核资料检索答案，保留出处
- 生成回复草稿，不确定规格/价格不乱答
- 销售审批后再发送，并生成下一步跟进任务
示例为虚构场景，不代表真实客户案例，也不承诺固定节省比例。实际收益以试点前后同类任务的耗时、错误、跟进完成率和用户采用情况测量。
让团队少做重复整理，把时间留给真正需要判断和沟通的工作。
别先买一套 AI。
先找出哪段工作正在漏时间、漏客户、漏利润。
询盘没人跟、报价反复改、资料找不到、报表靠手工、AI 工具各自为战……我们把问题拆成可验证的小步骤，先做低风险试点，再决定是否接系统、上 Agent 或本地部署。
不承诺“上 AI 就增长”。先验证任务是否适合、数据是否够用、接入是否可行。
不是听完一堂课。
是把 AI 用进你每天的工作。
从 Codex、Skills 和智能体，到 ComfyUI 图片/视频、本地模型与隐私隔离。按岗位、行业和基础设计训练，带自己的真实任务来，课上做出能继续使用的成果。
你不是缺一个 AI 按钮。
你是被这些事情拖住了。
下面不是虚构的成功客户案例，而是可以拿来现场验证的常见工作情境。你可以对照看看：哪一个正在消耗你的时间、客户或团队信心。
“我不是没有询盘，是忙的时候接不住。”
白天在见客户、做交付，询盘从网站、微信、邮件和平台进来。晚上才集中回复，客户需求、预算、交期还要重新问一遍。
把询盘自动归到一张队列，提取客户需求与缺失字段，查找经确认的产品资料，先生成回复草稿和下一步待办。
“素材不少，但每个平台都要重新做一遍。”
产品信息在表格，卖点在聊天记录，视频素材在网盘。运营要反复改标题、详情、脚本和字幕，还担心 AI 把规格和承诺写错。
从一份商品事实表生成平台文案、短视频脚本和多语言字幕草稿；每一条卖点回指已确认的产品信息，缺数据时标记待补。
“每个项目都从找资料、做提案开始。”
团队做调研、会议记录、方案和交付文档，格式与检查标准常常靠老员工记着。新人需要反复问，交付高峰时容易漏检查。
把模板、历史材料和检查清单做成有来源的知识工作流；从访谈记录生成提纲、任务清单和提案初稿，并按团队标准检查必备章节。
“问题发现得晚，资料又不在一个地方。”
采购订单、交期、质检记录和产品手册分散在 Excel、邮件和共享盘。出问题时靠熟悉流程的人去追，资料版本和责任人容易对不上。
从一个品类或一类订单开始，把文件字段结构化、异常规则明确化；AI 生成缺料/交期/质检异常清单，附原始文件位置和待处理人。
“电话没人接，回拨时客户已经找了别人。”
店主、师傅或顾问在服务现场，无法持续接电话。下班后仍有人询价、改期、问营业时间；普通语音信箱收不到完整需求。
先接管下班后或忙线时段，说明是自动接待，收集服务类型、地点和期望时间；能确认的预约进入日历，未知问题转人工回拨。
“AI 把页面做出来了，但我不敢上线。”
原型在本地能跑，接上登录、数据库、客户资料或付款后，不知道访问权限、密钥、备份、日志和更新该怎么做。
按上线检查表审查身份验证、数据库规则、API 密钥、依赖、备份、错误日志和回滚；先在测试环境验证，再小范围发布。
先拿到一个可编辑的
工作初稿。
客户跟进、产品介绍、会议行动项——快速生成结构化草稿，再由你核对、修改和使用。
客户跟进回复
把客户需求变成一封自然、有下一步的跟进消息。
产品推广文案
快速整理卖点，为官网、社媒或商品页准备一版初稿。
会议纪要转行动项
粘贴零散记录，整理出重点、待办和负责人线索。
正式 AI 版本可接入受控模型服务与企业知识库。
不是看概念，直接看任务怎么完成
演示采用样例数据与可复核步骤。
不把静态界面伪装成真实模型能力。
从一句需求，到可预览的业务页面
让 Codex 先理解项目、列出计划，再修改代码、检查差异并交付预览。演示重点是如何给范围、如何审查，不是只看 AI 写代码。
让桌面 Agent 处理一组工作资料
用样例文件演示摘要、分类、表格分析和文档生成；展示授权目录、输出位置与人工检查步骤。
把团队 SOP 变成可复用 Skill
展示目录、触发说明、执行步骤与安全边界；让同一流程在不同任务中稳定复用，并能由团队审查。
name: meeting-follow-up · steps: extract decisions · review: confirm owners从装好工具，到团队真的用起来
按需从一次上手、一个 Skill 或一个试点开始。
先验证，再扩大。
安装与上手
安装 Codex、WorkBuddy 或本地模型；配置项目、权限、模型和基础工作流。用一个真实任务完成练习，并交付操作清单。
咨询工具上手 ↗Skills 与知识工作流
把团队 SOP、检查表和标准输出整理为 Skills；连接经批准的数据和工具，配上版本、权限和复核步骤。
咨询 Skill 定制 ↗伴随式流程落地
和一线员工一起梳理具体工作，选一个范围可控的流程做试点：数据接入、Agent/自动化、人工审批、失败提醒、质量评测与交接。
深入了解 FDE 前线部署 ↗本地与内网部署
从隐私要求和硬件条件出发，评估云端、本地模型、内网与断网模式。交付部署记录、边界说明、测试和更新方案。
查看部署方式 ↗AI 原型上线与维护
检查登录、权限、密钥、数据库、备份和日志；把原型变成可发布、可回滚、有人维护的实际应用。
咨询应用上线 ↗视频、语音与多语言内容
搭建脚本、配音、字幕、翻译和审核流程。数字人或声音复刻按具体场景评估，并确认素材授权。
讨论内容工作流 ↗一封询盘，怎样变成一条
有人负责、能继续推进的商机
以下用虚构的设备供应商和询盘做完整回放。重点不是让 AI 自动替人承诺，而是把整理、查资料、起草和建任务这些零碎工作接起来。
销售收到一封询盘
“我们计划在 6 月前为新仓库采购 12 台扫码终端。需要支持低温环境，最好能接现有 WMS。请提供交期、质保和报价。”
原始信息：邮件正文 / 网站表单 / 客服转交先把事实拆清楚
- 数量：12 台（已明确）
- 场景：低温仓库（温度范围缺失）
- 集成：现有 WMS（品牌、接口待确认）
- 时间：6 月前到货（年份、地点待确认）
只用已审核资料回答
系统检索产品手册和已批准的质保政策，附上资料出处；没有找到低温规格、交期或价格依据时，明确留空并请求销售确认。
答案草稿 + 引用出处 + 缺失项清单销售检查后再推进
负责人核对产品适配、报价权限与交付承诺，修改或批准邮件，再由人发送。系统可生成 CRM 字段和下次跟进提醒。
默认不自动报价、不自动发送、不擅自承诺。字段从原邮件结构化出来
- 需求数量
- 12 台 · 客户原文明确
- 关键适配
- 低温能力、WMS 集成 · 待核验
- 缺失信息
- 仓库温度、WMS 品牌、到货年份/地点
- 下一步
- 销售确认适配并索取缺失信息
先问清关键条件，不编造答案
您好，感谢您提供仓库扫码终端需求。为了确认设备是否适用于低温环境并评估与现有 WMS 的对接方式，想请您补充仓库最低工作温度、WMS 品牌/版本，以及项目所在城市和期望到货年份。
收到信息后，我们会由产品与交付同事核对适配方案，再回复可确认的交期、质保和报价。
先量基线，再看改善；不先许诺百分比
用试点前后的同类询盘对比；同时抽样复核答案准确性和人工接管情况。业务负责人根据真实结果决定扩围或停止。
从业务流程切入，不做大而全平台
以下是值得优先验证的场景方向。
上线前先用客户真实流程做小范围试点。
商品资料 → 多平台内容 → 线索与订单分析
商品信息整理、图片与短视频素材、字幕翻译、商品页草稿、广告创意变体和售后问题归类。先从素材生产或一个渠道的数据分析切入。
客户资料 → 研究与方案 → 可交付文档
访谈整理、行业研究、提案初稿、会议行动项和知识复用。把团队模板和审核标准做成 Skill，减少重复整理。
订单、资料和现场问题 → 可追踪处理
报价资料比对、产品手册检索、质检记录归档、交期异常提示和售后问题归类。视网络和数据要求选择边缘、本地或云端方案。
漏接电话 → 需求收集 → 预约或人工接管
评估语音接待是否适合当前电话量与客户群。先验证营业时间、服务范围、预约准确度、未知问题转人工和失败回退。
按数据边界和网络条件
选部署方式。
先确认数据能否出网、任务是否需要联网、目标设备算力如何，再给出方案。不要因为“本地 Agent”几个字，就默认模型推理也完全离线。
别再收藏一堆链接。
先找到现在能用的那个。
从免费 AI 对话、Codex/WorkBuddy/Antigravity，到 Skills、MCP、自动化、本地模型和 AI 应用上线。按你现在的目标找入口，每个资源标明适合谁、怎么开始，以及“免费”到底指什么。
打开 AI 工具资源库 ↗每次合作都留下能继续用的东西
不以“接入了模型”作为验收。
以任务结果、风险边界和团队接手能力验收。
现场梳理
和使用者走一遍工作流程，明确输入、输出、数据权限、失败代价和验收指标。
小步试点
选一个窄场景，用脱敏或授权数据做原型，先让 AI 建议和草拟，不直接执行高风险操作。
集成与治理
接入必要工具，加入权限、审批、日志、异常提醒、质量评测和成本边界。
培训与交接
交付使用指南、配置记录、Skill 或工作流、维护清单和退出/回滚方式。
常见问题
你们是卖软件，还是提供实施和培训？
页面重点是工具部署、培训、Skills 定制和流程试点。实际合作会先确认现有软件、数据边界和目标，再决定是否需要开发或接入服务。
本地部署是不是就完全离线？
不一定。文件在本地读写、本地运行 Agent、本地模型推理和断网运行是不同层次。需要逐项确认模型、网络、工具连接和遥测配置。
可以保证 AI 自动完成业务吗？
不应在不了解流程前承诺。先在可复核、低风险范围试点，测量质量与失败处理，再决定哪些步骤适合自动化；涉及资金、合同、对外承诺的动作保留审批。
如何看免费 API 或模型额度？
额度随模型、地区和账户条件变化。我们提供官方资源入口，具体使用条件以服务商实时页面为准；对外公开的演示不会使用或暴露客户 API Key。
不是为了“上 AI”，
是让每天的生意更好做。
中小企业不缺工具，缺的是能嵌进现有流程、看得到结果的解决方案。我们从销售跟进、客户服务、内容获客、内部协作和经营分析等高频工作切入，让 AI 先帮团队省时间、少漏单、快响应，再逐步扩大自动化范围。
线索跟进总是慢半拍？
常见问题 线索散落在表格、社媒、官网和展会名单里；销售忙时跟进不及时，客户背景要反复查，报价后没人持续提醒。
自动整理线索来源与沟通记录，提取行业、需求、预算、时间等关键信息；按规则提示优先级，生成个性化首轮跟进和下一步建议。报价后按约定时间提醒，并把结果回写到 CRM 或线索表。
客服重复答疑，复杂问题又容易漏？
常见问题 售前售后问题重复出现，服务时间被常见问答占满；不同员工回复口径不一致，交接时客户历史和待办容易丢失。
基于经过审核的产品资料、政策和服务 SOP 回答常见问题，附上知识来源；识别投诉、退款、故障等高风险意图并转人工，自动整理对话摘要、客户情绪和待办事项。
有产品、有案例，却持续产不出内容？
常见问题 市场团队人手有限，选题、撰写、改稿、排版、跨平台适配耗时；内容风格不统一，发布后也难判断什么真正带来线索。
从产品手册、客户访谈、销售常见问题和案例素材中提炼主题，生成文章大纲、短视频脚本、社媒文案和不同渠道版本；按品牌语气检查术语与禁用表述，并把内容和活动线索关联分析。
新人上手慢，关键经验只在老员工脑子里？
常见问题 制度、报价规则、产品资料和项目经验分散在网盘、群聊和个人文档；重复问人打断工作，过期资料容易被误用。
构建带权限的企业知识检索助手，理解自然语言问题，返回答案、原文引用与文档更新时间；发现无答案或资料冲突时明确提示，并把未解决问题沉淀成知识维护任务。
报表很多，老板还是不知道问题出在哪？
常见问题 订单、库存、广告和财务数据口径不同，周报月报靠手工拼表；看得到结果数字，却难快速发现变化原因和下一步动作。
在定义好的指标口径下汇总多张表，自动生成经营摘要和异常提醒；让管理者用自然语言追问“哪个渠道变化最大”，并返回计算口径、数据时间范围和相关明细。
单据、合同、会议纪要反复整理？
常见问题 人员花大量时间录入发票和订单信息、比对合同条款、追踪审批状态；手工复制容易出错，但又不能让 AI 越权付款或签约。
从票据、合同和邮件中提取字段，识别缺项、差异和待确认条款，生成结构化记录与审批摘要；通过 OCR/文档理解接入现有审批，付款、签署和账务变更仍由授权人员确认。
库存、交期和供应商信息对不上？
常见问题 采购进度、库存水位和订单交付分布在多个系统；异常通常靠员工手动发现，缺料、延期和重复采购影响现金流与客户体验。
汇总采购订单、库存与销售预测，识别异常波动和潜在缺货风险；结合历史交期生成待核查清单，自动起草供应商询期邮件或内部协调任务，由采购负责人复核后执行。
会议开完了，任务却没有真正推进？
常见问题 会议纪要要手工整理，负责人和截止时间不清楚；跨部门任务散落在聊天记录里，管理者需要反复追进度。
将录音或笔记整理为决策、行动项、责任人和时间节点；识别未决问题，按团队规则生成待办草稿并提醒跟进，汇总逾期和阻塞事项供例会复盘。
先让一个流程变好，
再把有效方法复制到全公司。
梳理流程、收集样本、约定基线指标与权限边界。
接入单一数据源，让 AI 先建议与草拟，员工复核结果。
复盘质量、节省工时和业务转化，再接入必要工具与审批。
监控质量、成本和异常；达到验收条件后逐步增加自动执行权限。
效果需结合企业数据质量、流程稳定性和员工使用情况评估；不预设收益数字。涉及客户承诺、资金、合同、用工与敏感数据的操作，应保留权限控制和人工审批。
技术不止于连接，
更在于创造无限可能。
格凌维度科技专注于人工智能、云计算与数字化创新，帮助企业把复杂技术转化为简单、可靠的增长动力。
认识我们的团队 ↗让技术，解决真实问题
从灵感到落地
为每一个想法找到更好的答案。
INTELLIGENCE
LATENCY 12ms
让 AI 从“能回答”
走向真正能做事。
从多模态理解到智能体执行，格凌维度 AI 平台帮助企业构建可靠、可控、可持续进化的 AI 应用。
基于客服工单、问卷和产品评价，本季度反馈集中在以下方向：
为高峰时段增加智能分流；针对新用户制作交互式引导，并在两周后复盘转化率。
产品界面与分析数据为展示示例；接入企业模型、知识库和业务系统后，可构建真实 AI 工作流。
多模态理解
统一理解文本、图像、语音与文档，让 AI 看懂复杂业务信息。
VISION · SPEECH · DOCUMENT企业知识检索
RAG 检索增强生成，连接企业知识库，回答有依据、来源可追溯。
RAG · VECTOR SEARCH · CITATION自主智能体
规划任务、调用工具、执行流程，让 AI 从建议走向业务行动。
AGENT · TOOL USE · WORKFLOW安全模型部署
支持私有化部署、权限控制与审计追踪，敏感数据留在企业边界内。
PRIVATE · GOVERNANCE · AUDIT面向智能体时代，
构建可连接、可治理、可演进的 AI 系统。
从单轮对话到持续执行的智能工作流。我们关注的不只是模型能力，更是让 AI 在企业环境中安全接入工具、协同其他智能体，并留下完整的运行记录。
多智能体协同
把复杂目标拆解为可交付子任务，专属智能体协作完成调研、分析、审核与执行，关键动作保留人工确认。
PLANNING · DELEGATION · HUMAN-IN-THE-LOOP开放协议生态
MCP 连接模型与企业工具，A2A 支持不同智能体发现、委派与协作，降低系统之间的定制集成成本。
MCP · A2A · API COMPOSITION实时多模态交互
让语音、图像、视频与文本进入同一业务上下文，支持会议理解、现场巡检和多模态知识问答。
REAL-TIME · VOICE · VISION模型路由与推理优化
按任务、延迟、隐私与成本选择云端或私有模型；结合缓存、批处理与小模型分流控制推理开销。
MODEL ROUTING · EDGE · INFERENCE OPSAI 评测与可观测
建立业务评测集、回归测试与线上追踪，持续检查准确性、引用质量、工具调用成功率和单次任务成本。
EVALS · TRACING · QUALITY GATES可信 AI 与运行治理
贯穿数据、模型和智能体生命周期的权限、审计、红队测试与风险控制，让自动化程度与风险等级匹配。
ZERO-TRUST · RED TEAM · AI GOVERNANCE从技术能力，到业务结果
AI 落地不是接入一个模型
而是重构一段真实业务流程。
风险洞察与合规运营
汇总非结构化材料与业务信号，辅助尽调、制度问答、异常线索梳理和审计材料准备。
工业现场智能协同
结合视觉检测、设备数据与维修知识，加速异常定位和一线作业指引。
全渠道客户体验
让客服智能体理解商品与订单上下文，支持服务分流、内容生成和客户洞察。
企业知识与流程自动化
让智能体在授权范围内查资料、填系统、生成报告，并在关键节点请求审批。
看见科技，感受未来
每一帧灵感
都在描绘更好的明天。
从试点验证，走向规模化运行
以业务价值为起点
用工程治理保障持续交付。
连接数据与工具
梳理权限边界，接入知识源、API 与业务系统。
验证模型与场景
用真实任务集评测准确性、延迟、成本与风险。
编排智能体工作流
设置职责、审批节点、失败回退与人工接管机制。
持续观测与优化
追踪运行质量和业务结果，迭代提示、模型与策略。
带着一个真实问题来，
从一项可验证的任务开始。
描述你正在使用的工具、卡住的步骤和数据边界，我们一起判断适合培训、流程试点还是本地部署。