01 · 业务调研
先把真实流程和落地边界梳理清楚
在正式实施前，我们通常开展2—3轮业务调研。从真实业务流程出发，梳理关键任务、业务痛点和责任边界，评估企业现有的系统、数据、接口与权限基础，并明确 AI 工具的应用场景和预期业务目标。
在此基础上，我们将形成 PoC 方案和业务流程说明书，明确试点范围、成功标准、系统改造项、人与 AI 的分工、人工审核与异常处理机制，以及实施所需的数据、接口、安全和合规条件，为后续落地提供清晰依据。
在线业务一线，
把 AI 部署进
真实流程
钥蚀帮助企业把 AI 真正用进业务。我们从真实业务流程出发，梳理流程、设计人与 AI 的分工，并完成系统落地，让 AI 在日常工作中稳定运行，持续产生可以验证的业务结果。
为什么需要 FDE？
实际缺口能力尚未转化为
可运行的业务流程
可运行的业务流程
AI 能力正在快速进步，真正进入企业工作的速度却没有同步发生，这之间存在着缺口。
AI 进了企业，不等于进了流程。我们的作用，就是补足这最后一公里。
FDE 补齐四个关键环节
- 调研理解工作实际如何发生
- 驻场工程师进入现有系统并执行任务
- 维护保留人工审核、责任和异常处理
- 价值用真实业务结果持续验证
DELIVERY METHOD
我们如何交付？
从业务调研到系统落地，再到持续运营与团队能力建设，三个阶段都围绕真实业务结果推进。
02 · 驻场实施
工程师进入现场，把 AI 接进现有系统
真正落地阶段，工程师会驻场实施，重新设计人与 AI 的分工，接入现有系统完成 AI 工具部署，注重安全边界与设计，通过员工培训等方式完成交付、交接和结果验证。
03 · 持续运营与培训
落地不是结束，让系统和团队持续进化
实施落地并不是结束。我们会长期在真实任务中观察落地的质量和业务指标，并让工作方式持续调整。
同时我们会至少提供一场企业 AI agent 层面的员工培训，帮助员工从生产力的视角出发，自己部署和开发贴近业务的 agent 应用。
PROJECT PRACTICE
已经做成可运行系统的
四类复杂任务
制造与质量
文档抽取、标准化与多语言复核工作台
文件进入 → AI 处理 → 人工确认 → 可追踪交付教育与招聘
公开岗位监测、人才画像与推荐中心
持续采集 → 结构化 → 语义匹配 → 变化通知品牌与增长
热点研究、选题生成与内容审核流程
外部信号 → 证据整理 → 生成 → 审核与复盘企业内部
文档、审批和知识库之间的协同 Agent
明确权限 → 读取资料 → 执行任务 → 回写留痕项目能力与原型基础不等同于客户正式上线成果；范围、指标和验收方式需在试点阶段共同确认。
HUMAN IN THE LOOP
关键决定，始终由人确认
AI 负责理解、整理、生成和提示；业务负责人保留复核、修改、审批与关闭权。系统记录输入、版本、处理过程和最终结果，方便追查与持续优化。
先明确来源、权限和保存边界。
避免资料在不必要的范围流转。
不让 AI 直接替代业务责任。
出现问题能定位、能修正、能复盘。
START WITH ONE REAL TASK
先拿一个真实任务，
判断 AI 是否值得做
请准备一个当前正在重复发生、已有负责人和基础资料的业务问题。我们会先判断价值、边界与试点方式。
发起企业适配诊断 →