数字员工 · 企业微信机器人
与你协作的同事：各组织、各部门的专业对接人，有问题就找他们。在企微工作群里拉一群 AI 同事，会话就是项目群，发消息就是派活。
- 企微原生接入，零安装、零培训，手机上同样能用
- 群里 @ 一下就能派活，上下文在群里接续
- 接企业知识库与业务系统，答得出来源，查得到数据
两条产品线
一条进企微，一条进岗位
企业上 AI 通常卡在两件事上：员工不用，以及 AI 不会干活。两个产品分别解决其中一端。
数字专家
你工作最大的底气：具有专业岗位知识的资深专家，真正帮忙干活。它用这个岗位的判据工作，交这个岗位的产物。
- 判据由人来写、可评审，不是模型猜的
- 结论带评分与算式，可当场复算
- 产物是 ECN 草案、评估报告、验证计划，格式固定
为什么是现在
企业不缺 AI，缺的是能落地的那个场景
知识在人脑里
制度散在群文件、网盘和老师傅的记忆里，新人问一个问题要问三个人、翻三天资料。
查数要先会 SQL
想看一句库存或考勤数据，得先找人写语句、导 Excel，等半天拿到一张可能已经过期的表。
通用 AI 不敢用
聊得像模像样，一动真格就编。没有依据、没有边界、没有留痕，不敢让它进流程。
不知道从哪开始
想上 AI，但说不清哪个场景先做、投入多少、怎么算账，最后停在一次内部演示上。
数字员工
先解决「员工不用」这件事
再好的系统，员工不用就还是零。所以数字员工不另开一个入口——它就在企业微信里，员工每天必开的工作台。
1
企微后台新建机器人
选 API 模式，接入自有智能体，不改造现有系统。
2
平台绑定智能体
选角色、绑知识库、配工具权限，决定它能查什么、能干什么。
3
开启长连接
机器人出现在通讯录，单聊、群聊、手机端同时可用。
数字专家
交给它的是判断，不是文案
通用模型什么都知道一点，但不知道你们厂怎么做判断。数字专家补的正是这一段。
- 判据是人写的：技能书由业务负责人评审签字，能追溯、能改
- 结论可复算：评分按权重 × 达成率算出来，不是模型「感觉」
- 会说不：条件不成立时明确拒绝，并给出可行的几条路线
系统实拍
以下均为系统实拍，非效果图
真实数据、真实界面、真实产物。截图未做美化，只做了脱敏与裁切。
服务与能力
从场景诊断到上线陪跑
不是卖一个软件许可，而是把一件事做进你的流程里。
场景诊断
哪个场景先做、能省多少、数据够不够，先算清账再动手。
智能体开发
角色、工具、编排、边界，按岗位和流程定制，不是套模板。
知识库与 RAG
目录怎么分、切片怎么切、谁可见，决定它查得准不准。
私有化部署
模型、知识、会话都留在自己服务器，权限按链条收紧。
技术底座：多智能体编排 · 工具与 MCP 接入 · 权限与审计 · PC / H5 / 企微三端接入 · 了解服务与能力 →
为什么是我们
把 AI 交出去之前，先让它可被检查
数据不出内网
支持私有化部署，知识库、会话、模型调用都在自己机房。
每一步留痕
引用可点开原文，工具调用可展开参数，答错了能定位到哪一步。
交付物齐全
场景清单、判据文档、接口契约、部署手册，不是一份演示 PPT。
先试点再推广
一个场景跑通、算得清账，再复制到下一个部门、下一个岗位。
常见问题
上线前最常被问到的五件事
数据安全怎么保证？会不会传到外部模型？
支持私有化部署：知识库、会话记录、模型调用都在企业自己的服务器上。权限按链条收紧——用户 → 所属用户组 → 目录可见范围 → API Key 范围，取交集，取不到就不给，而不是「少给几条」。
必须用企业微信吗？
企微是最省事的入口：员工不用装新软件，手机上就能用。不想走企微也有 PC 端与手机 H5，能力一致。
多久能用起来？
机器人本身的接入配置在管理后台几步就能完成；真正决定周期的是知识库整理与试点范围。我们的做法是先选一个场景（常见是制度问答）跑通，再逐步扩到更多部门和岗位。
能接我们现有的系统吗？
可以。通过工具与 MCP 两条通道接入现有系统：读数据、查单据、回写结果。具体接哪个系统、开放到什么程度，按项目确定，不是「一键打通」。
怎么收费？
按场景与范围报价，通常包含试点与推广两段。先做一个小范围的试点，把效果和成本算清楚，再决定推广规模——不建议一上来就全覆盖。
先看真实系统，再谈要不要做
扫码添加企业微信，我们会用实际环境给你演示：数字员工怎么在群里干活，岗位专家怎么出一份可复算的结论。
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