01
AI 應用部署
把 LLM、RAG、Agent 落地成企業內部真正在用的系統，而不是展示用的 POC。
RAGAgent私有部署
AI 部署工作室
把 AI 部署進真實業務而不是停在 demo
我們是專注 AI 應用部署的團隊。從流程診斷、系統開發到網絡與雲端基建，把 AI 從概念驗證推進到每日運行的生產環境。
- 首個可驗收里程碑
- 12 週首個可驗收里程碑
- 應用 · 數據 · 基建
- 3 層應用 · 數據 · 基建
- 監控與維運
- 24/7監控與維運
prod / agent-pipeline運行中
Ingest100%
Vector index86%
Agent runtime72%
Workflow94%
- 09:42:07deployapi.gateway v2.4.1
- 09:42:09index12,480 docs embedded
- 09:42:11agenttool registry loaded
- 09:42:14guard0 policy violations
- 09:42:16livetraffic 100% on new build
延遲142ms
架構示意
我們使用的技術生態
- OpenAI
- Anthropic
- Google Cloud
- AWS
- Microsoft Azure
- Vercel
- Cloudflare
- PostgreSQL
- Docker
- Kubernetes
CAPABILITIES
五個能力，一個交付標準
AI 不是買一個工具就會生效。它需要應用層、數據層、基建層同時到位，我們把這三層一起做。
02
AI 編程交付
用 AI 加速開發，同時建立可審核的工程流程：規格、測試、Code Review 一個都不少。
AI CodingCI/CDCode Review
03
網絡與雲端基建
AI 要跑得穩，先要有對的網絡與雲端架構。我們從連線、權限到成本一起規劃。
CloudZero Trust可觀測性
04
數據與流程自動化
打通散落的資料與系統，讓報價、對帳、客服分流這些流程自己跑完。
ETLAPIWorkflow
05
智能客服與知識庫
用企業自己的文件和紀錄建立可回答、可追溯的客服與內部知識助手。
Chatbot知識庫多渠道
不確定該從哪裡開始？
30 分鐘診斷會議，我們會告訴你哪一個流程最值得先自動化。
HOW WE WORK
從診斷到維運，每一步都可驗收
我們不用「大概完成了」交付。每個階段都有明確產出，你可以隨時停下來檢查。
- 01
診斷
1–2 週盤點現有流程與系統，找出可量化的瓶頸，估算投入與回報。
- 02
設計
2–3 週架構、資料流、權限、風險與成本，全部先寫清楚再動手。
- 03
部署
4–12 週以兩週為單位迭代上線，每個里程碑都能實際操作與驗收。
- 04
維運
持續監控、調優、文件與交接。系統交付後，你的團隊要能自己接手。
INSIGHTS
公司動態
產品與技術決定的紀錄，加上我們對行業的觀察。
公司消息
我們如何重建這座官網：把內容從程式碼裡搬出來
官網重寫不是換個版型。我們把文章從 git 搬進資料庫、把圖片放到物件儲存，讓 AI 之後可以自己發文。
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Model Context Protocol 解決的是「AI 怎麼安全地接到你的系統」。它是一個接口標準，不是一個產品。
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INDUSTRIES
我們熟悉的營運場景
- 金融服務
- 電商零售
- 貿易採購
- 製造業
- 物流運輸
- 專業服務